MTCNN论文笔记

深度学习的可解释性就很弱，再结合上多任务，可解释性就更加弱。这篇论文又是我兴冲冲来，但是没有找到想要的结果。 一、论文主要思想 利用脸部对齐和检测任务之间的关联来提高性能，框架运用三阶段的级联结构以coarse-to-fine（从粗糙到精细）的方式来预测脸和标志点的位置。提出在线复杂样本选择策略，在不需要人工样本选择的情况下自动提高性能。 二、主要贡献 提出一个共同实现面部检测和对齐的级联CNN框

>>阅读原文<<