MTCNN用的标准卷积还是深度可分离卷积

MTCNN使用的是深度可分离卷积。MTCNN算法中的三个网络模块P-Net、R-Net和O-Net都使用了深度可分离卷积来减少参数数量和计算量，并提高检测准确率。相比于标准卷积，深度可分离卷积具有更少的参数和更快的计算速度，在保持较高准确率的情况下，能够提高算法的效率。因此，MTCNN算法使用深度可分离卷积是为了在性能和效率之间达到平衡。