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MTCNN 模型的训练中 IoU
在训练过程中，采用 Online Hard sample mining 的策略，即在每个样本批次中，只使用误差值前百分之七十的样本来进行反向传播计算梯度，并进行梯度下降算法来优化模型。
训练的过程中采用了四种类型的数据，分别是：
- 负样本（Negatives），目标框与任何真实框的 IOU（Intersection-over-Union，即两个框的重叠率）小于 0.3。
- 正样本（Positives），目标框与一个真实框的 IOU 大于 0.65。
- 部分人脸样本（Part faces），目标框与一个真实框的 IOU 在 0.4 到 0.65 之间。
人脸与非人脸样本用来训练二分类任务，人脸与部分人脸用来训练人脸边框的回归任务，具有关键点标记的面部数据用来训练关键点定位任务。在网络的训练任务执行之前，对数据进行预处理来适应网络的需求是必要的。
首先，针对 P-Net 对训练数据的要求，对人脸边框回归任务的训练数据进行随机区域划分，并按照 IoU 设置的阈值来对不同样本进行划分，对面部关键点定位任务的训练数据进行随机区域划分。在训练过程中，应对三个网络进行单独的训练。
- 首先训练 P-Net 网络，之后训练 R-Net 网络，最后训练 O-Net 网络，这三个网络的训练方式相同，都是利用针对特定网络产生的训练数据来训练网络。
- 同时，在训练过程中加入在线困难样本挖掘的过程，即在每一批次数据训练完成后，按照损失值由大到小排序取前 70% 的样本作为困难样本，在困难样本积攒够一个批次的数据后再次放入到网络中进行训练。采用这样的策略来加强模型对于训练较为困难的数据的学习，从而提升模型的性能。
- 三个子网络都训练好后，便可对模型进行结合从而正常工作。
MTCNN 的工作流程为，输入任意尺寸的图像，首先经过多模板多尺度的图像金字塔预处理，如图 所示，后将所有图像放缩成为 12x12 大小之后将图像送入 P-Net，该网络对于检测图像的设置为 12x12 大小，因为尺寸较小所以能够很快地完成候选区域生成的工作，但是会有很多重叠部分以及误选的部分。
然后采用非极大抑制（NMS）算法来对候选区域框进行筛选，之后根据候选区域框提取图像并作为 R-Net 的输入。R-Net 在前一个网络产生的候选区域边框上进行进一步的调整，从而更加精确地产生区域建议，并将结果送入 O-Net。O-Net 对候选区域进行进一步地调整从而得到最终的人脸检测结构，同时还会输出面部关键点的坐标，从而完成最终的检测过程。
MTCNN 算法优势
针对此目标检测算法的优势，可分为以下来说明。
- 准确度（recall）：它采用的是级联卷积神经网络，由粗到细的对目标进行检测，同时使用了关键点的信息对目标进行定位和 Online Hard sample mining 的策略，增加了准确度。在相同的数据集下，其准确度更高。对比其它一流的人脸检测算法，如下表所示。
- 速度：本算法相较于其它网络，减少了卷积核的个数，更是把卷积核的大小从 5*5 变成 3*3，但是稍微加深了网络的深度来保证准确率。总体上，运算速度算是快的了。在 GPU 上可以达到 99 FPS，CPU 上也能达到 16 FPS。对比其它一些人脸检测算法，如下表所示。
- 模型大小：由于其本身的结构较小，而且卷积核的大小从 5*5 变成 3*3，所以其模型大小相对与其他检测算法来说是更小的。
- 健壮性：由于算法采用多尺度图像作为输入，在对大小不同的人脸进行检测是，也能起到很不错作用。并且经过测试，在不同的光照和小幅度的人脸倾斜的情况下，也能有不错的效果。
