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训练MTCNN复现结果论文中作者主要使用了Wider_face和CelebA数据库，其中Wider_face主要用于检测任务的训练，CelebA主要用于关键点的训练。训练集分为四种:负样本，正样本，部分样本，关键点样本.三个样本的比例为3:1:1:2。Wider_face包含人脸...
本篇文章用于总结人脸检测方向系列论文，对近年来所提出的各个方法进行总结，其中包括：MTCNN，FaceBoxes，PyramidBox，SRN，DSFD，RetinaFace，AlnnoFace。1.MTCNN论文链接：JointFaceDetectionandAlignmen…
这次看了一篇2016年的论文，算是比较新的了。论文提到一种名为“基于多任务级联卷积神经网络进行人脸检测和对齐”的算法，英文名JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks，简称MtCNN。论文地址如下：MTCNN
之前想弄懂MTCNN，又懒得看论文，把网上相关的博客都看了遍，发现真的是写的要么外行要么就是非常简单，很怀疑那帮人也是随便看些博客自己写的。特别是P-Net的输入到底是图像金字塔还是12x12固定尺寸，以及P-Net到…
MTCNN，恰如论文标题《JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks》所言，采用级联CNN结构，通过多任务学习，同时完成了两个任务——人脸检测和人脸对齐，输出人脸的BoundingBox以及人脸的关键点（眼睛。
③基于深度学习的MTCNN算法采用论文作者提供的源代码，只有测试代码，没有训练学习的代码，下面还需要进一步研究如何自己编写Caffe或者Tensorflow的程序来实现测试功能，或者进一步编写训练学习代码训练自己的模型。参考文献[1]章毓晋.
对CNN网络架构，论文作者发现影响网络性能的因素主要原因有两个：1.样本的多样性缺乏会影响网络的鉴别能力2.相比其它的多类别的分类与检测任务来说，人脸检测是一个二分类，每一层不需要太多filters，也就是说每层网络的featuremaps个数不需要太多。
有研究已经表明，一些基于深度学习的人脸检测器不仅在数字领域而且在现实世界中都容易受到对抗性攻击。.在本文中，华为莫斯科实验室的作者们研究了著名的级联CNN人脸检测系统-MTCNN的安全性，并介绍了一种易于复制且可靠的攻击方法。.作者建议在普通的...
在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN（Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写）。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法，它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务，相比于传统的算法，它的性能更好，检测速度
训练MTCNN复现结果论文中作者主要使用了Wider_face和CelebA数据库，其中Wider_face主要用于检测任务的训练，CelebA主要用于关键点的训练。训练集分为四种:负样本，正样本，部分样本，关键点样本.三个样本的比例为3:1:1:2。Wider_face包含人脸...
本篇文章用于总结人脸检测方向系列论文，对近年来所提出的各个方法进行总结，其中包括：MTCNN，FaceBoxes，PyramidBox，SRN，DSFD，RetinaFace，AlnnoFace。1.MTCNN论文链接：JointFaceDetectionandAlignmen…
这次看了一篇2016年的论文，算是比较新的了。论文提到一种名为“基于多任务级联卷积神经网络进行人脸检测和对齐”的算法，英文名JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks，简称MtCNN。论文地址如下：MTCNN
之前想弄懂MTCNN，又懒得看论文，把网上相关的博客都看了遍，发现真的是写的要么外行要么就是非常简单，很怀疑那帮人也是随便看些博客自己写的。特别是P-Net的输入到底是图像金字塔还是12x12固定尺寸，以及P-Net到…
MTCNN，恰如论文标题《JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks》所言，采用级联CNN结构，通过多任务学习，同时完成了两个任务——人脸检测和人脸对齐，输出人脸的BoundingBox以及人脸的关键点（眼睛。
③基于深度学习的MTCNN算法采用论文作者提供的源代码，只有测试代码，没有训练学习的代码，下面还需要进一步研究如何自己编写Caffe或者Tensorflow的程序来实现测试功能，或者进一步编写训练学习代码训练自己的模型。参考文献[1]章毓晋.
对CNN网络架构，论文作者发现影响网络性能的因素主要原因有两个：1.样本的多样性缺乏会影响网络的鉴别能力2.相比其它的多类别的分类与检测任务来说，人脸检测是一个二分类，每一层不需要太多filters，也就是说每层网络的featuremaps个数不需要太多。
有研究已经表明，一些基于深度学习的人脸检测器不仅在数字领域而且在现实世界中都容易受到对抗性攻击。.在本文中，华为莫斯科实验室的作者们研究了著名的级联CNN人脸检测系统-MTCNN的安全性，并介绍了一种易于复制且可靠的攻击方法。.作者建议在普通的...
在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN（Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写）。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法，它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务，相比于传统的算法，它的性能更好，检测速度
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