人脸检测之MTCNN算法网络结构

MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种用于人脸检测和关键点检测的深度学习模型，特别适合在复杂背景下识别出多尺度的人脸。它通过多任务学习来实现人脸检测和人脸关键点定位（如眼睛、鼻子、嘴巴的位置），实现高精度的人脸区域定位和关键点提取。MTCNN 主要由三个级联网络组成：P-Net、R-Net 和 O-Net。

论文名称：《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》https://arxiv.org/pdf/1604.02878https://arxiv.org/pdf/1604.02878

一、MTCNN 的网络结构

1.P-Net（Proposal Network）：

作用：快速生成候选窗口。
结构：P-Net 是一个全卷积神经网络，负责从图片中生成初步的人脸候选框，并进行非最大值抑制（NMS），保留主要候选窗口。
输出：人脸置信度和候选框回归参数。

P-Net（Proposal Network）——生成候选框

网络结构：P-Net 是一个轻量级的卷积网络，由三层卷积层构成，每一层后面都有 ReLU 激活函数。

Conv1：3x3 卷积核，步长为 1，输出 10 个通道的特征图。
Max Pooling1：2x2 池化，步长为 2。
Conv2：3x3 卷积核，步长为 1，输出 16 个通道的特征图。
Conv3：3x3 卷积核，步长为 1，输出 32 个通道的特征图。

输出层：

分类层（Cls）：1x1 卷积核，输出通道数为 2，表示人脸和非人脸的置信度。
回归层（Reg）：1x1 卷积核，输出通道数为 4，用于预测人脸框的偏移量。

功能：

P-Net 接收输入图像，生成初步的人脸候选框，并输出每个候选框的置信度（人脸概率）和位置偏移。
应用非最大值抑制（NMS）去除重叠度高的候选框，减少冗余检测框。

2.R-Net（Refine Network）：

作用：精确化候选框。
结构：接收 P-Net 生成的候选窗口，并过滤掉部分错误窗口，进一步提高人脸检测精度。
输出：细化的人脸置信度和候选框位置。

R-Net（Refine Network）——筛选候选框

网络结构：R-Net 是一个中等复杂度的卷积网络，包含三层卷积层和一个全连接层。

Conv1：3x3 卷积核，步长为 1，输出 28 个通道的特征图。
Max Pooling1：3x3 池化，步长为 2。
Conv2：3x3 卷积核，步长为 1，输出 48 个通道的特征图。
Max Pooling2：3x3 池化，步长为 2。
Conv3：2x2 卷积核，步长为 1，输出 64 个通道的特征图。
全连接层：输出 128 维特征向量，并与 ReLU 激活函数连接。

输出层：

分类层（Cls）：二分类输出，检测候选区域是否包含人脸。
回归层（Reg）：输出人脸框位置的四个偏移值。

功能：

R-Net 接收 P-Net 的候选框，并进一步筛选和校正候选框的边界。
再次进行非最大值抑制，去除相邻且重叠较高的框。

3.O-Net（Output Network）：

作用：最终的人脸框确定与关键点检测。
结构：输入来自 R-Net 的候选窗口，进一步细化人脸检测框，最终输出人脸的精确位置和五个关键点（眼睛、鼻子、嘴巴位置）。
输出：最终的人脸框、五个关键点的坐标。

O-Net（Output Network）——精确定位并检测关键点

网络结构：O-Net 是一个相对复杂的网络，用于最终的精确化。

Conv1：3x3 卷积核，步长为 1，输出 32 个通道的特征图。
Max Pooling1：3x3 池化，步长为 2。
Conv2：3x3 卷积核，步长为 1，输出 64 个通道的特征图。
Max Pooling2：3x3 池化，步长为 2。
Conv3：3x3 卷积核，步长为 1，输出 64 个通道的特征图。
Max Pooling3：2x2 池化，步长为 2。
Conv4：2x2 卷积核，步长为 1，输出 128 个通道的特征图。
全连接层：输出 256 维特征向量，连接 ReLU 激活函数。

输出层：

分类层（Cls）：二分类输出，用于最终人脸的判断。
回归层（Reg）：输出人脸框位置的四个偏移值。
关键点检测层（Landmarks）：输出 5 个关键点的坐标位置，包括左右眼、鼻尖、嘴角。

功能：

O-Net 负责进一步细化人脸边框并预测五个关键点。
通过关键点预测，进一步提高检测框的精度。