tensorFlow MTCNN人臉檢測

步驟一：P-NET，該步驟主要生成了一堆候選區域的邊框，並採用NMS(非極大值)機制進行相應的合併。這與目標檢測過程中的原理類似。 步驟二：R-NET，即對步驟一的結果再進一步細劃，得到更精細的候選區域。 步驟三：O-NET，輸出結果。(人臉邊框和特徵點位置) 補充： (1) 文中訓練使用了Online Hard sample mining策略，即在一個batch中只選擇loss佔前70%的樣本進

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