人脸检测 mtcnn和yolov3和ssd等目标检测算法各有什么特点或优势？

Mtcnn算法是一种用于人脸检测和对齐的多任务级联卷积神经网络。它是一种级联结构，类似于AdaBoost算法，主要包括三个子网络：一个是p-net网络，主要得到候选窗口的回归向量和人脸区域的包围盒，并利用回归向量对候选窗口进行标定，第二个子网络是R-Net网络，它只做检测和边界盒回归两个任务；最后一个子网络是o-Net网络，它进一步过滤前一个候选盒，对边界盒进行回归，并计算特征点在每个边界盒上的位置。此外，mtcnn是一种多尺度的网络结构。在输入图像数据之前，先构造图像金字塔，得到不同尺度的图像，然后发送到p-net网络。

SSD算法是一种单级端到端目标检测算法。其主要思想是对图像的不同位置进行密集采样，采用不同的尺度比和纵横比，并采用卷积神经网络结构提取特征进行分类和回归。它的优点是速度快。Vgssd用于检测前图像中的小尺度特征，后图像中的小尺度特征用于检测大尺度特征。

Yolo目标检测算法的基本思想是利用CNN从输入图像中提取特征，并将输入图像分割成s×s单元。如果物体的中心落入其中一个细胞，该细胞负责探测目标。在原有Yolo结构的基础上，yolov3采用多尺度融合进行预测，提高了小目标检测的精度。基本分类网络与RESNET残差网络相似。分类任务使用logistic代替softmax，并使用9个尺度先验框来检测大小目标。

mtcnn和yolov3和ssd等目标检测算法各有什么特点或优势？

谢谢你的邀请。人脸检测是近年来人工智能领域发展迅速、落地效果良好的一个领域。

传统的开源方法，比如基于猪图像特征的方法，人脸识别是非常有名的一种，GitHub linkhttps://github.com/ageitgey/face识别。有11K颗星星可以检测人脸，只有人脸识别.face位置是一个函数。

有很多基于深度学习的方法，包括

1。Mtcnn，一种级联CNN人脸检测方法，具体的相关代码可以在facet中找到人脸检测代码，人脸检测与对齐模块采用Mtcnn

2一种基于SSD的人脸优化方法，可以找到python版本的开源代码信息部分，链接是https://github.com/clcarwin/SFDpytorch，效果更为稳健，计算速度非常快。

近年来，有没有基于深度学习的人脸检测的开源代码？

可行的目标可以细化到每个可执行的小目标！如何对待目标的大小，可以参考以下几点：1、确立长远目标；2、分析目标的可行性和可发现性；从目前的国情和相关趋势来分析；3、再细化你所确立的目标，细化到每一个可以实施的小目标，不可忽视渴望成功，雄心勃勃。如果你的目标不能细化到每一个可执行的小目标，那么你的长期目标肯定是不可行的

！4. 一步一步，按照规划周详的“每一个路标”逐一突破，你会发现你的想法越来越清晰，你的目标也会越来越清晰

目标检测中，如何处理目标的大小变化？

图像识别算法：

1人脸识别（特征脸，Fisher人脸算法），人脸检测（J-V算法，mtcnn）

2车牌识别，车型识别（CNN）

3字符识别（CNN）].]。。。

…

无论什么识别算法：其实质是图像（多维矩阵）的分类或拟合算法。

那么如何设计一个函数来输入不同的矩阵，得到相应的分类结果和拟合结果呢？

一般方案是先对图像进行预处理（边缘检测、滤波、二值化、图像缩放、归一化等）

B提取特征。（进一步降低预处理图像的数据维数，如LBP特征、hog特征等）

C使用机器学习方法进行分类或拟合（SVM、BP、logistic回归等）

图像识别算法都有哪些？

A：图像识别算法：

1人脸识别类（特征脸、Fisher人脸算法，特别多），人脸检测类（J-V算法，mtcnn）

2车牌识别，车型识别（CNN）

3字符识别（CNN）]。。。

有很多组织需要寻找。目前，最好的是优秀的就业，达尔内和黑马。你都可以看看。当前优秀就业的燃点

人脸检测 facenet实现人脸识别 dlib人脸检测算法能商用吗

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