基於PaddlePaddle實現人臉關鍵點檢測模型MTCNN
文章介紹了MTCNN（多任務卷積神經網絡）用於人臉檢測的過程，包括P-Net、R-Net和O-Net三個層級。P-Net用於生成候選窗口，R-Net進行精確選擇並回歸邊界框和關鍵點，而O-Net則進一步細化輸出最終的邊界框與關鍵點位置。 項目源碼託管在GitHub上使用PaddlePaddle 2.0.1實現。訓練模型分爲三步：首先是訓練PNet生成候選窗口；接着使用PNet數據訓練RNet進行
閱讀全文文章介紹了MTCNN（多任務卷積神經網絡）用於人臉檢測的過程，包括P-Net、R-Net和O-Net三個層級。P-Net用於生成候選窗口，R-Net進行精確選擇並回歸邊界框和關鍵點，而O-Net則進一步細化輸出最終的邊界框與關鍵點位置。 項目源碼託管在GitHub上使用PaddlePaddle 2.0.1實現。訓練模型分爲三步：首先是訓練PNet生成候選窗口；接着使用PNet數據訓練RNet進行
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