作者：FedAI联邦学习 链接：https://www.zhihu.com/question/342633770/answer/811211699 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。  

目前计算机视觉主要分类有目标识别、目标检测（识别+定位）、目标分割（检测+分割），而应用层面就多了，文字描述较繁琐，简单地画了一部分，如下：

而算法层面，理论上是无穷种的，同一个需求，根据场景可能会有非常多的差异变化，从而实现路径会有很多，如人脸识别。人脸识别算法主要包含三个模块：1.人脸检测（Face Detection）：确定人脸在图像中的大小和位置，也就是在图像中预测anchor；

2.人脸对齐（Face Alignment）：它的原理是找到人脸的若干个关键点（基准点，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用这些对应的关键点通过相似变换（Similarity Transform，旋转、缩放和平移）将人脸尽可能变换到标准人脸；3.人脸特征表征（Feature Representation）：它接受的输入是标准化的人脸图像，通过特征建模得到向量化的人脸特征，最后通过分类器判别得到识别的结果。关键点是怎样得到不同人脸的有区分度的特征，比如：鼻子、嘴巴、眼睛等。

MTCNN算法主要由三个框架组成，分别是PNet，RNet，ONet。下面将分别介绍这三个部分。

理论基础：

PNet Proposal Network (P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。并用该边界框做回归，对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制（NMS）来合并高度重叠的候选框。

因为实际的图片大小不一，所以PNet是一个全卷积网络，对于输入的图片大小可以是任意值；将图片输入PNet之前，有一个循环，每一次循环会将图片进行缩放，再输入PNet；这样形成一个图片金字塔，图片每次缩放因子是0.80（论文的初始值应该是0.709），当宽高小于12时候这张图片对应的循环结束，12是PNet的最小图片输入尺寸。下图表示的是PNet的结构

由上面这张图可以得到，一张12x12x3的图片最终的输出的结果是1x1x32的特征图，再分成三条支路，用于人脸分类、边框回归、人脸特征点定位。 这三条支路的损失函数分别是交叉熵（二分类问题常用）、平方和损失函数、5个特征点与标定好的数据的平方和损失。最后的总损失是三个损失乘上各自的权重比之和，在PNet里面三种损失的权重是1：0.5：0.5。将图片输入PNet后，得到了cls_cls_map, reg这两个数组，其中cls_cls_map是（H,W,2)的二维数组，就是非人脸和人脸的概率。PNet直接输出的边界框并不是传统回归中的边界坐标，而是预测人脸位置相对于输入图片的位置差，即为reg。 将cls_cls_map里面人脸的概率和一个事先设定的阈值相比较，如果大于这个阈值，就将这张图片对应的reg数组里面的预测值提取出来，通过逆运算得到原始像素坐标。对于 x * y 的输入，将产生大小为[(x−12)/2+1]∗[(y−12)2+1]的输出。因为池化层的步长是2,所以上述式子的分母为2。将reg的坐标通过此方法可还原预测边框值在原始图片的像素坐标。最后返回的数组是(x1，y1，x2，y2，score，reg)，其中(x1，y1，x2，y2）是bbox在原始图片中的像素坐标。score是cls_cls_map对应的人脸概率。 完成这一步后，将使用非极大值抑制法（NMS）去掉一些重复框，这个算法的原理是将上一步返回的数组的score值最大的那一行元素提取出来，将剩下的所有的元素的score和一个设定好的阈值相比较，将score值大于阈值(0.5)的元素抛弃，再将剩下的元素重复之前的提取最大值并进行比较的操作。直到最后，这样就初步抛弃了那些重合度较高的人脸框。 因为(x1，y1，x2，y2）是在原图像中的像素坐标，reg是候选框区域相对于像素坐标的偏差，这样讲将原像素坐标加上偏差值，即可得到候选框的坐标。将初步筛选后的的bbox按照上面的方法refine，到此为止，PNet这一部分就结束了。输出的是候选框的4个坐标加上对应的score值。RNet Refine Network (R-Net)：该网络结构还是通过边界框回归和NMS来去掉那些false-positive区域。只是由于该网络结构和P-Net网络结构有差异，多了一个全连接层，所以会取得更好的抑制false-positive的作用。

首先将PNet的输出resize成正方形，这主要是基于人脸一般都是正方形的。 再将PNet生成的bbox里的元素调整一下，生成（dy, edy, dx, edx, y, ey, x, ex, tmpw, tmph）这样的数组；生成的元素的意义如下:

1>. dx,dy：bbox的相对本身起点坐标（0，0）。

2>. edx,edy：bbox的相对本身终点坐标（tmpw-1, tmph-1）。

3>. x,y : 原始图片的bbox起点。

4>. ex,ey：原始图片的bbox结束点。 在生成的过程还会有检测，避免bbox的坐标超出原始图片或者为负值；接下来遍历这个数组，将里面的bbox从原始图片里面抠出来，resize成24x24同时进行归一化。 完成了前面的操作后就是将24x24的图片喂入RNet了，下图表示的是RNet的结构:

可以看出RNet最后是采用的全连接层，这也是为什么喂入的图片统一成24x24大小。 由上面这张图可以得到，一张24x24x3的图片最终的输出的结果是3x3x64的特征图，再经历全连接层后分成三条支路，用于人脸分类、边框回归、人脸特征点定位。这三条支路的损失函数和PNet的一样，各损失的权重比也为1：0.5：0.5。 将图片输入RNet后，得到了cls_scores, reg这两个数组，cls_scores表示非人脸和人脸的概率，reg表示bbox的回归信息。同样将cls_scores中人脸的概率与实现设定的阈值比较，将大于阈值的图片对应的bbox提取出来，过滤掉一部分非人脸的bbox。 接着再次调用NMS，抛弃掉大量的重叠率高的人脸框，经过两次的筛选，剩下的bbox的数量就少了很多。最后进行RNet的最后一步操作，就是回归信息reg来调整bbox的坐标，大致就是将bbox的4个坐标乘上bbox的宽或者高，其中x和宽相乘，y和高相乘。最后就是返回调整后的四个坐标ONet Output Network (O-Net)：该层比R-Net层又多了一层卷基层，所以处理的结果会更加精细。作用和R-Net层作用一样。但是该层对人脸区域进行了更多的监督，同时还会输出5个地标（landmark）。

首先将RNet的输出resize成正方形，接下来的操作和对应的RNet部分相似，只是再喂入ONet之前图片是resize乘48x48。

将48x48x3的图片喂入ONet后输出的是3x3x128的特征图，经过全连接层后同样是有着三条支路。三条支路的损失函数与PNet、RNet一样，但是三个损失函数的权重比为1：0.5：1。 这次从ONet的输出接受cls_scores, reg, landmark这三个数组，同样先根据cls_scores的人脸概率是否大于设定的阈值来抛弃一部分非人脸框。接下来就是确定landmark的值，因为前面直接得到的关键点的x、y坐标相关信息并不是x、y的值，而是一个相对于宽高的偏置值，最终的关键点的x、y值可以通过这个偏置值和bbox的宽或者高（x与宽，y与高）相乘再与bbox的坐标相加得到。 接下来就是回归信息reg来调整bbox的坐标，与RNet输出前的操作一样。完成之后经历两次的NMS操作，但是这次的NMS操作与之前的略有不用，大家可以看详细的代码解释。最后就可以输出bbox和landmark了，至此算法就结束了。在人脸识别领域除了MTCNN，还有： PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M； 虹软属于人脸检测技术，能够帮助您检测并且定位到影像（图片或者视频）中的人脸； 基于深度神经网络的深度检测：mask R-CNN、YOLO、SSD、fast R-CNN等等 综上，每个算法模型适用场景不尽相同，所以不好评判各算法的优劣。