Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks

MTCNN

1、四个问题

要解决什么问题？

• 人脸检测（face detection）和人脸对齐（face alignment）。

用了什么方法解决？

• 提出了一个深度级联网络结构，分成了三个阶段，从粗到精对人脸进行检测、定位人脸特征点、对齐。
• 此外，还提出了一个在线的难分样本挖掘策略（online hard sample mining strategy），可以提升训练精度。

效果如何？

• 模型的实时性很好。
• 在FDDB和WIDER FACE两个数据集中的人脸检测以及AFLW数据集中的人脸对齐任务任务达到 state-of-the-art。

还存在什么问题？

• 训练时间较长，收敛较慢。

2、模型结构

2.1、总体结构

• MTCNN的三层结构如上图。
  • 阶段一：先使用全卷积网络，即P-Net，来获取到获选的人脸框和其对应的向量。随后根据回归框向量对候选框进行校正。之后使用非极大抑制（NMS）来去除高度重合的候选框。
  • 阶段二：P-Net得到的回归框都送入R-Net中，随后拒绝大量错误框，再对回归框做校正，并使用NMS去除重合框。
  • 阶段三：与阶段二类似，但是这里会额外进行人脸特征点（5个）的检测。

2.2、三个子网络

• Proposal Network（P-Net）：
  • 原始图片先resize到不同尺度，再输入。因为图片上不同人脸的大小可能不一致。
  • 每次取一个$12\times 12\times 3$的区域作为输入，输出有三个：
  • 人脸分类：是否有人脸，2个输出；
  • 边界框回归：回归得到的框的起始点的xy坐标和框的长宽，4个输出；
  • 人脸特征点定位：5个人脸特征点的xy坐标，10个输出。

• Refine Network（R-Net）：
  • 以P-Net预测得到的回归框信息作为输入，先对原始图片进行切片，随后resize到固定尺寸。
  • 输入为：$24\times 24\times 3$，与P-Net的输出一样。

• Output Network（O-Net）：
  • 以R-Net预测得到的回归框信息作为输入，对原始图片切片，随后resize到固定尺寸。
  • 输入为：$48\times 48\times 3$，与R-Net的输出一样。

2.3、损失函数

• 分类损失，预测输入是否是人脸，采用交叉熵损失：

• bounding box回归损失，计算的是预测框和ground truth之间的偏差：

• 人脸特征点回归误差，预测人脸的5个特征点：双眼、鼻子、两个嘴角。使用L2损失：

• 由于会使用多个数据集进行训练，对于不同的训练数据，三类误差要有不同的权重，使用下式计算：

• Online Hard sample mining：在每个mini-batch中计算所有sample的loss，并按照降序排序，取前70%的sample用来训练。

2.4、训练数据构建

• 使用四种不同数据注释：
  • positives：与ground truth的IOU高于阈值。
  • negatives：与ground truth的IOU低于阈值。
  • part faces：与ground truth的IOU处于前面两个阈值之间。
  • landmark faces：有landmark标签。

3、参考资料

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks

总结

以上是生活随笔为你收集整理的论文笔记：MTCNN的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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