MTCNN是在产生训练数据时使用神经网络的还是在训练数据时使用神经网络的

MTCNN是一种人脸检测算法，它是在训练数据时使用神经网络的。MTCNN使用了三个神经网络模型（P-Net、R-Net和O-Net）对人脸进行多尺度检测。在训练过程中，首先使用 P-Net 在输入图像的不同尺度上生成一组候选框（bounding box），然后再使用 R-Net 对这些候选框进行筛选和进一步精细化；最后，使用 O-Net 对剩余的候选框进行更加严格的筛选和人脸关键点（landmark）检测。因此，MTCNN中的三个神经网络都是在训练数据时使用的。在产生训练数据时，通常会使用一些数据增强技术，如翻转、旋转、缩放等来增加数据量和多样性，以提高模型的泛化性能。