很久不見，這次給大家帶來一點真！福利！
疫情懶著、懶著就有點習慣了，很久沒有更新，這次分享一套MTCNN的技術解析視頻，每天上傳1節20分鐘左右的教程，如果不是【乾貨】歡迎評論區罵我，謝謝！
MTCNN的前世今生
如果不是從事算法工作的老鐵可能不是特別瞭解MTCNN是個什麼東西，下面我來解釋一下。
人臉檢測
人臉檢測是一種在多種應用中使用的計算機技術，可以識別數字圖像中的人臉。人臉檢測還指人類在視覺場景中定位人臉的過程。
人臉檢測可以視為目標檢測的一種特殊情況。在目標檢測中，任務是查找圖像中給定類的所有對象的位置和大小。例如行人和汽車。
MTCNN
Multi-task convolutional neural network（多任務卷積神經網絡），將人臉區域檢測與人臉關鍵點檢測放在了一起，它的主題框架類似於cascade。總體可分為P-Net、R-Net、和O-Net三層網絡結構。
它是2016年中國科學院深圳研究院提出的用於人臉檢測任務的多任務神經網絡模型，該模型主要採用了三個級聯的神經網絡，採用候選框加分類器的思想，進行快速高效的人臉檢測。這三個級聯的網絡分別是快速生成候選窗口的P-Net、進行高精度候選窗口過濾選擇的R-Net和生成最終邊界框與人臉關鍵點的O-Net。和很多處理圖像問題的卷積神經網絡模型，該模型也用到了圖像金字塔、邊框迴歸、非最大值抑制等技術。
為什麼人臉檢測就要用MTCNN呢
因為這個模型成熟，而且精度高，目前市面上很多識別技術都是基於MTCNN的，比如現在比較火的口罩識別就可以用這個技術、還有例如缺陷檢測等，為什麼不用faster rcnn呢，因為在人群中去識別的話faster rcnn能力弱於MTCNN。
然後我已經把視頻上傳到西瓜視頻了，直接搜“MTCNN詳解”就能搜索到，第一次上傳就多分享兩個，以後一天一個
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