MTCNN學習----原理

MTCNN主要包含三個階段： 1） 利用一個淺層的CNN快速產生候選窗口 2） 利用一個更復雜的CNN排除掉大量非人臉窗口 3） 利用一個更強大的CNN進一步改善結果，並輸出人臉關鍵點位置。 整體框架 測試階段過程： 首先圖像經過金字塔，生成多個尺度的圖像，然後輸入PNet, PNet由於尺寸很小，所以可以很快的選出候選區域，但是準確率不高，然後採用NMS算法，合併候選框，然後根據候選框提取圖像，

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