人脸检测之MTCNN算法网络结构

MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种用于人脸检测和关键点检测的深度学习模型，特别适合在复杂背景下识别出多尺度的人脸。它通过多任务学习来实现人脸检测和人脸关键点定位（如眼睛、鼻子、嘴巴的位置），实现高精度的人脸区域定位和关键点提取。MTCNN 主要由三个级联网络组成：P-Net、R-Net 和 O-Net。

论文名称：《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》https://arxiv.org/pdf/1604.02878https://arxiv.org/pdf/1604.02878

一、MTCNN 的网络结构

1.P-Net（Proposal Network）：

• 作用：快速生成候选窗口。
• 结构：P-Net 是一个全卷积神经网络，负责从图片中生成初步的人脸候选框，并进行非最大值抑制（NMS），保留主要候选窗口。
• 输出：人脸置信度和候选框回归参数。
• 

P-Net（Proposal Network）——生成候选框

• 网络结构：P-Net 是一个轻量级的卷积网络，由三层卷积层构成，每一层后面都有 ReLU 激活函数。

  • Conv1：3x3 卷积核，步长为 1，输出 10 个通道的特征图。
  • Max Pooling1：2x2 池化，步长为 2。
  • Conv2：3x3 卷积核，步长为 1，输出 16 个通道的特征图。
  • Conv3：3x3 卷积核，步长为 1，输出 32 个通道的特征图。

• 输出层：

  • 分类层（Cls）：1x1 卷积核，输出通道数为 2，表示人脸和非人脸的置信度。
  • 回归层（Reg）：1x1 卷积核，输出通道数为 4，用于预测人脸框的偏移量。

• 功能：

  • P-Net 接收输入图像，生成初步的人脸候选框，并输出每个候选框的置信度（人脸概率）和位置偏移。
  • 应用非最大值抑制（NMS）去除重叠度高的候选框，减少冗余检测框。

2.R-Net（Refine Network）：

• 作用：精确化候选框。
• 结构：接收 P-Net 生成的候选窗口，并过滤掉部分错误窗口，进一步提高人脸检测精度。
• 输出：细化的人脸置信度和候选框位置。
• 

R-Net（Refine Network）——筛选候选框

• 网络结构：R-Net 是一个中等复杂度的卷积网络，包含三层卷积层和一个全连接层。

  • Conv1：3x3 卷积核，步长为 1，输出 28 个通道的特征图。
  • Max Pooling1：3x3 池化，步长为 2。
  • Conv2：3x3 卷积核，步长为 1，输出 48 个通道的特征图。
  • Max Pooling2：3x3 池化，步长为 2。
  • Conv3：2x2 卷积核，步长为 1，输出 64 个通道的特征图。
  • 全连接层：输出 128 维特征向量，并与 ReLU 激活函数连接。

• 输出层：

  • 分类层（Cls）：二分类输出，检测候选区域是否包含人脸。
  • 回归层（Reg）：输出人脸框位置的四个偏移值。

• 功能：

  • R-Net 接收 P-Net 的候选框，并进一步筛选和校正候选框的边界。
  • 再次进行非最大值抑制，去除相邻且重叠较高的框。

3.O-Net（Output Network）：

• 作用：最终的人脸框确定与关键点检测。
• 结构：输入来自 R-Net 的候选窗口，进一步细化人脸检测框，最终输出人脸的精确位置和五个关键点（眼睛、鼻子、嘴巴位置）。
• 输出：最终的人脸框、五个关键点的坐标。

O-Net（Output Network）——精确定位并检测关键点

• 网络结构：O-Net 是一个相对复杂的网络，用于最终的精确化。

  • Conv1：3x3 卷积核，步长为 1，输出 32 个通道的特征图。
  • Max Pooling1：3x3 池化，步长为 2。
  • Conv2：3x3 卷积核，步长为 1，输出 64 个通道的特征图。
  • Max Pooling2：3x3 池化，步长为 2。
  • Conv3：3x3 卷积核，步长为 1，输出 64 个通道的特征图。
  • Max Pooling3：2x2 池化，步长为 2。
  • Conv4：2x2 卷积核，步长为 1，输出 128 个通道的特征图。
  • 全连接层：输出 256 维特征向量，连接 ReLU 激活函数。

• 输出层：

  • 分类层（Cls）：二分类输出，用于最终人脸的判断。
  • 回归层（Reg）：输出人脸框位置的四个偏移值。
  • 关键点检测层（Landmarks）：输出 5 个关键点的坐标位置，包括左右眼、鼻尖、嘴角。

• 功能：

  • O-Net 负责进一步细化人脸边框并预测五个关键点。
  • 通过关键点预测，进一步提高检测框的精度。

二、级联架构的优点

MTCNN 级联网络架构具有显著的计算效率优势：

• 逐步筛选：P-Net 的计算最为轻量，用于快速筛选大量非人脸区域。后续网络只需处理少量高置信度候选框，减少计算量。
• 逐级优化：每个网络的输出作为下一网络的输入，通过级联的方式，候选框的位置和精度得到逐步优化。
• 多任务学习：由于 O-Net 同时进行人脸检测和关键点检测，利用共享特征实现多任务，提升了模型的整体性能和检测精度。

三、MTCNN 的训练目标

MTCNN 通过多任务损失函数来训练，即结合了分类损失、边框回归损失和关键点回归损失，目标是：

• 人脸分类损失：最小化人脸与非人脸的分类误差。
• 边框回归损失：减小候选框的回归偏差，保证框的位置更准确。
• 关键点回归损失：保证五个关键点的回归误差最小化，以获得更精确的关键点位置。

四、代码实现

该源码是基于pytorch框架实现，源码的GitHub开源地址为：https://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorchhttps://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorch

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45998729/article/details/143499181

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