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概述

MTCNN（Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network）是一种基于卷积神经网络的多任务face检测模型。它同时能够检测脸部、定位眼睛、鼻子和嘴巴等关键点，并调整边界框以获得更精确的 crop 图片。

MTCNN 的原理

第一段：精修框（Adjusting Bounding Box）

def create_Onet(weight_path):input = Input(shape = [48,48,3])# 卷积层1，输出通道数为32，步长为1，填充方式为validx = Conv2D(32, (3, 3), strides=1, padding='valid', name='conv1')(input)# PReLU激活函数，共享轴[1,2]，即对所有通道进行非线性变换x = PReLU(shared_axes=[1,2],name='prelu1')(x)# 下采样层（MaxPool），池化大小为3x3，步长为2x = MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding='same')(x)# 卷积层2，输出通道数为64，步长为1，填充方式为validx = Conv2D(64, (3, 3), strides=1, padding='valid', name='conv2')(x)x = PReLU(shared_axes=[1,2],name='prelu2')(x)# 下采样层（MaxPool），池化大小为3x3，步长为2x = MaxPool2D(pool_size=3, strides