百度阿里京东等一线大厂算法工程师都在用的MTCNN技术分享

疫情懒着、懒着就有点习惯了，很久没有更新，这次分享一套MTCNN的技术解析视频，天天上传1节20分钟左右的教程，假如不是【干货】欢迎评论区骂我，谢谢！

假如不是从事算法工作的天线猫可能不是尤其了解MTCNN是个什么东西，下面我来解释一下。

人脸检测

人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。

人脸检测可以视为目标检测的一种尤其情况。在目标检测中，任务是查找图像中给定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。

MTCNN

Multi-taskconvolutionalneuralnetwork（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸 关键点检测放在了一起，它的主题框架类似于cascade。总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。

它是2021年中国科学院研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的神经网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成很终边界框与人脸 关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非很大值抑制等技术。

为什么人脸检测就要用MTCNN呢

因为这个模型成熟，而且精度高，目前市面上很多识别技术都是基于MTCNN的，比如现在比较火的口罩识别就可以用这个技术、还有例如缺陷检测等，为什么不用fasterrcnn呢，因为在人群中去识别的话fasterrcnn能力弱于MTCNN。

然后我已经把视频上传到西瓜视频了，直接搜“MTCNN详解”就能搜索到，第一次上传就多分享两个，以后一天一个