tensorFlow MTCNN人脸检测

步骤一：P-NET，该步骤主要生成了一堆候选区域的边框，并采用NMS(非极大值)机制进行相应的合并。这与目标检测过程中的原理类似。 步骤二：R-NET，即对步骤一的结果再进一步细划，得到更精细的候选区域。 步骤三：O-NET，输出结果。(人脸边框和特征点位置) 补充： (1) 文中训练使用了Online Hard sample mining策略，即在一个batch中只选择loss占前70%的样本进

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