「人脸检测系列」mtcnn 算法中的 偏移量分析

最近小编在后台收到一名同学的留言，她问“在前向推理过程中，mtcnn中的偏移量是如何用到的，我想对于初学者而言，也仅能跑跑代码，看一下效果，但对于一些原理性的东西，理解的不是很透彻，今天，小编就带大家来看一下，mtcnn中的偏移量是如何使用的。

首先看一下mtcnn中的偏移量。还要从训练数据的准备开始，这里我截取了github上start比较多的项目来看的（项目地址：https://github.com/Seanlinx/mtcnn，欢迎star）。

这里x1,y1,x2,y2（人脸左上角和右下角的坐标）为 图像中人脸的真实位置，nx1,nx2,nx3,nx4为根据 x1,y1,x2,y2生成的随机坐标（目的为扩大数据集），nx1,nx2,nx3,nx4与x1,x2,x3,x4的对应关系为：

 offset_x1 = (x1 - nx1) / (x2 - x1)
 offset_y1 = (y1 - ny1) / (y2 - y1)
 offset_x2 = (x2 - nx2) / (x2 - x1)
 offset_y2 = (y2 - ny2) / (y2 - y1)

那么我们可以得出

x1 = offset_x1 * (nx2 - nx1) + nx1
y1 = offset_y1 * (ny2 - ny1) + ny1
x2 = offset_x2 * (nx2 - nx1) + nx2
y2 = offset_y2 * (ny2 - ny1) + ny2

其中 这里的 nx1，nx2,ny1,ny2为推理过程中 获取的坐标。