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??人臉任務(wù)總體上分為：人臉檢測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測、人臉判別、人臉識(shí)別、人臉聚類等。
??作者認(rèn)為人臉檢測和人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測這兩個(gè)任務(wù)之間是有聯(lián)系的（直觀上來想，確實(shí)如此，網(wǎng)絡(luò)在提取人臉信息的時(shí)候必然會(huì)包括關(guān)鍵點(diǎn)的信息）。所以，提出了mtcnn的綜合框架，同時(shí)處理人臉檢測和人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別。
??總體的算法思路很簡單，主要是有3個(gè)淺層網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)在一起，每一級(jí)的精度逐步提高，作者通過這種分級(jí)過濾的方式來提高速度。3個(gè)淺層網(wǎng)絡(luò)分別是：P-Net、R-Net、O-Net。

一、算法步驟

??1、建立圖像金字塔
??2、圖像金字塔中的圖片進(jìn)入P-Net，這是一個(gè)全卷積網(wǎng)絡(luò)，輸出部分分為兩個(gè)分支：分類分支（二分類）和定位分支（人臉的bbox）。
??3、將2中產(chǎn)生的bbox和原圖送入R-Net，進(jìn)一步過濾這些bbox，得到更精確的結(jié)果。
??4、將3中得到的bbox和原圖送入O-Net，輸出3個(gè)結(jié)果：分類（二分類）、定位（人臉位置）、關(guān)鍵點(diǎn)（5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)）。
??具體結(jié)構(gòu)如下圖所示：

二、Loss

??1、分類loss：標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失函數(shù) $L_i^{det}$
??2、定位loss： $L_i^{box} = || \hat y_i^{box} - y_i{box}||_2^2$
??3、關(guān)鍵點(diǎn)loss：兩個(gè)點(diǎn)之間的歐式距離，即
$L_i^{landmark} = || \hat y_i^{landmark} - y_i^{landmark} ||_2^2$
??4、3個(gè)網(wǎng)絡(luò)的loss分別為：
??（1） $L_p = \sum_{i=1}^N (L_i^{det} + 0.5\beta L_i^{box})$ ，背景bbox： $\beta = 0$ ，前景bbox： $\beta = 1$
??（2） $L_R = \sum_{i=1}^N (L_i^{det} + 0.5\beta L_i^{box})$ ，背景bbox： $\beta = 0$ ，前景bbox： $\beta = 1$
??（3） $L_O = \sum_{i=1}^N(L_i^{det} + 0.5\beta L_i^{box} + \beta L_i^{landmark})$ ，背景bbox： $\beta = 0$ ，前景bbox： $\beta = 1$