mtcnn-ncnn概念入门

引言

刚接触人脸识别，各种新名词看的很懵逼，下面介绍下mtcnn和ncnn的概念入门

mtcnn介绍

mtcnn是什么

mtcnn：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络）
其实是一种网络模型，一种算法，同级别的还有下面一些模型
物体分类领域：AlexNet VGG Inception ResNet mobileNet
目标检测领域：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD, yoloV2
自然语言处理领域：RNN LSTM GRU

mtcnn可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构，你可以理解为每一层做的功能都不相同，具体深入就自行搜索。

图像金字塔

图像在进入P-Net前会先构建图像金字塔，简单说就是把你输入的图像，按不同比例缩放，得到一堆图片，再每张都传入P-Net做计算，为什么要这样做的，看下面解释

模型+参数配置

mtcnn初始化需要加载 param和bin
PARAM //模型描述，layer、blob，层，输入输出
BIN //模型里部分层参数，权重数据(weight_data) ，偏置数据(bias_data)

param里面的内容：

param文件如何阅读：

ncnn介绍

ncnn是什么

ncnn是一套深度学习框架，是腾讯为手机端优化的高性能神经网络前向计算框架。但是比较特殊，ncnn只支持推理，不支持学习。所以一般是研究员用训练框架训练好模型，转化到ncnn，用于移动端设备。

深度学习框架是什么

深度学习框架就是一套用于深度学习的函数。在深度学习中，有这样几种基本操作：卷积，池化，全连接，二分类多分类，反向传播等。这些功能在普通的编程语言中都没有，所以大佬们就开发出一套函数，并命个名。比如谷歌有自家的TensorFlow、Facebook有Torch、百度有Paddle Paddle、微软有CNTK、而亚马逊的AWS则有MXNet

结合前面介绍的mtcnn举个例子，研究员用caffe框架训练好mtcnn的模型，这些模型目前可能是在PC端运行良好的，但是要移植到移动端，就要转为ncnn框架的模型。ncnn支持caffe，mxnet等模型转换。