2019-04 的文章
基于PaddlePaddle实现人脸关键点检测模型MTCNN
文章介绍了MTCNN（多任务卷积神经网络）用于人脸检测的过程，包括P-Net、R-Net和O-Net三个层级。P-Net用于生成候选窗口，R-Net进行精确选择并回归边界框和关键点，而O-Net则进一步细化输出最终的边界框与关键点位置。 项目源码托管在GitHub上使用PaddlePaddle 2.0.1实现。训练模型分为三步：首先是训练PNet生成候选窗口；接着使用PNet数据训练RNet进行
阅读全文文章介绍了MTCNN（多任务卷积神经网络）用于人脸检测的过程，包括P-Net、R-Net和O-Net三个层级。P-Net用于生成候选窗口，R-Net进行精确选择并回归边界框和关键点，而O-Net则进一步细化输出最终的边界框与关键点位置。 项目源码托管在GitHub上使用PaddlePaddle 2.0.1实现。训练模型分为三步：首先是训练PNet生成候选窗口；接着使用PNet数据训练RNet进行
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