MTCNN三个网络训练数据生成过程
时间: 2023-06-26 16:08:47 浏览: 114
MTCNN是一种常用的人脸检测算法,它采用了三个网络结构来实现人脸检测。这三个网络分别是P-Net、R-Net和O-Net。下面介绍一下这三个网络的训练数据生成过程。
1. P-Net
P-Net用于快速筛选出可能的人脸区域,它的训练数据生成过程如下:
(1)首先需要采集大量的人脸数据,包括有人脸的图片和没有人脸的图片。
(2)对于有人脸的图片,需要使用标注工具标注出人脸的位置和大小,得到人脸框。
(3)对于没有人脸的图片,需要随机生成一些人脸框,并且这些人脸框不能与真实的人脸框重叠。
(4)将有人脸的图片和没有人脸的图片输入到P-Net中,得到网络的输出。对于有人脸的图片,网络的输出应该接近1,对于没有人脸的图片,网络的输出应该接近0。
(5)将网络的输出和人脸框作为训练数据,使用交叉熵损失函数进行训练。
2. R-Net
R-Net用于进一步筛选出可能的人脸区域,它的训练数据生成过程如下:
(1)首先需要使用P-Net对图片进行筛选,得到一些可能的人脸区域。
(2)对于这些可能的人脸区域,需要使用标注工具标注出人脸的位置和大小,得到人脸框。
(3)将这些可能的人脸区域输入到R-Net中,得到网络的输出。对于有人脸的图片,网络的输出应该接近1,对于没有人脸的图片,网络的输出应该接近0。
(4)将网络的输出和人脸框作为训练数据,使用交叉熵损失函数进行训练。
3. O-Net
O-Net用于精确定位人脸的位置和大小,它的训练数据生成过程如下:
(1)首先需要使用R-Net对图片进行筛选,得到一些可能的人脸区域。
(2)对于这些可能的人脸区域,需要使用标注工具标注出人脸的位置和大小,得到人脸框。
(3)将这些可能的人脸区域输入到O-Net中,得到网络的输出。对于有人脸的图片,网络的输出应该接近1,对于没有人脸的图片,网络的输出应该接近0。
(4)将网络的输出和人脸框作为训练数据,使用交叉熵损失函数和平滑L1损失函数进行训练。
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