人脸检测STN
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本次分享一篇由微软团队发布的人脸识别相关研究论文：
《2016 ECCV Supervised Transformer Network for Efficient Face Detection》.
核心导读：
（1） 构建了一个具备端到端特性的级联网络结构；
（2） 采用了一种监督式Transformer层，用于对初步筛选出的候选区域进行校正，从而提升后续判断是否为面部特征的准确性；
（3） 引入了非Top-K的抑制机制，在维持较高召回率的同时，确保检测精度不受影响；
（4） 应用了ROI卷积技术，有助于提升整体运算效率。
评价：
该方法在检测性能方面处于公开算法中的领先水平（ROC曲线约为0.9），其运行速度在同类方法中也属于佼佼者，在CPU环境下可实现每秒30帧的处理能力。（坦率而言，基于本文所描述的技术实现复杂度，30FPS这一指标可能具有较高的复现难度）
—————— Network Architecture ——————
先进行一个总体介绍：
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