首先介紹下什麼是MTCNN？

論文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks （獲取原論文，私信我回復“MTCNN”即可獲得）

MTCNN提出了一種Multi-task的人臉檢測框架，將人臉檢測和人臉特徵點檢測同時進行（我這裡沒有進行人臉特徵點檢測，其實瞭解了你就知道了，多幾行資料程式碼就可以了）。論文使用3個CNN級聯的方式。

這個MTCNN的簡介在網上一搜一大把，所以也就不再做太多的簡介和名頭講解了，總結下里面的主要結構點和後續的講解重點。

**專案建立說明：

資料集：CelebaA(這個資料集不是很大，大概20G，不過也可以使用3萬多張的進行訓練）
GPU型號：GTX1060 6G(雖然這個網路不是很大，但是還是GPU執行起來比較快）
框架：Torch
語言：Python**

專案流程

MTCNN的主要結構介紹：

思維導圖的梳理：

模型建立code：

訓練優化：

效果展示：

問題總結：

如果你看過我之前的AI建模流程的話，那麼這個流程對於你來說其實並不難，

以上就是後續要講解的所有過程，我就先不做過多的詳細解釋了，大概看下流程，後續會進行資料說明與程式碼展現，帶領大家一點一點建立起這個網路_人臉檢測

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