mtcnn人脸检测论文解读

识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行判断。首先判断是否存在人脸，如果存在，则进一步给出人脸所在的位置、大小。并根据这些信息进一步提取出人脸的特征信息，最后将其与已知的人脸对比，从而识别每个人脸的身份，总体来说，人脸的识别分为两大步骤，一是人脸的检测，二是人脸的对齐，人脸检测方面，目前人脸检测采用边框检测的方式，即利用网络学习将图像划分为若干边框，从若干边框中捕捉人脸，并提取出人脸的关键点信心，人脸的对齐则是将图像中的人脸与已知的人脸进行比对从而达到识别的目的。如MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks)，MTCNN人脸识别的主要方法是：当给定一张照片的时候，将其缩放到不同尺度形成图像金字塔，以达到尺度不变。步骤1：使用P-Net生成候选窗和边框回归向量(bounding box regression vectors)。使用Bounding box regression的方法来校正这些候选窗，使用非极大值抑制(NMS)合并重叠的候选框。全卷积网络和FasterR-CNN中的RPN一脉相承；步骤2：使用N-Net改善候选窗，将通过P-Net的候选窗输入R-Net中，拒绝掉

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

步骤1：使用P-Net生成候选窗和边框回归向量(bounding box regression vectors)。使用Bounding box regression的方法来校正这些候选窗，使用非极大值抑制(NMS)合并重叠的候选框。全卷积网络和FasterR-CNN中的RPN一脉相承；

URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？