- version 1.0稳定，version 2.0稳定，version 2.1更新中；
复现Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks论文，参考了众多复现代码，在此附上链接并对表示感谢~
- https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment
- https://github.com/CongWeilin/mtcnn-caffe
- https://github.com/Seanlinx/mtcnn
- https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow
version1.0:
- Window10+GTX 1060+Python3.6+Anaconda5.2.0+Spyder+Tensorflow1.9-gpu
version2.0:
- ubuntu16.04+GTX 1080ti+Python3.6+Anaconda5.2.0+Tensorflow1.8-gpu
以下图片皆来源于网络，如有侵权，请联系本人删除。
- 自己参考复现的MTCNN代码效果个人感觉一般，时间远没有达到论文中实时的地步。
- 测试阶段一张图片消耗时间主要取决于Pnet，Pnet效果一般导致大量的候选框nms消耗时间，Rnet与Onet速度很快。
- 召回率主要取决于threshold与min_face的取值，由于需要很高的召回率所以threshold取值很低，部分小人脸图片还需要调低min_face，导致了部分图片还是有误检，且运行时间偏慢。
我的CSDN博客上有version 1.0的详细说明，欢迎大家指教~