Mtcnn算法是一種用于人臉檢測(cè)和對(duì)齊的多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一種級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)，類似于AdaBoost算法，主要包括三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)是p-net網(wǎng)絡(luò)，主要得到候選窗口的回歸向量和人臉區(qū)域的包圍盒，并

Mtcnn算法是一種用于人臉檢測(cè)和對(duì)齊的多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是一種級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)，類似于AdaBoost算法，主要包括三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)是p-net網(wǎng)絡(luò)，主要得到候選窗口的回歸向量和人臉區(qū)域的包圍盒，并利用回歸向量對(duì)候選窗口進(jìn)行標(biāo)定，第二個(gè)子網(wǎng)絡(luò)是R-Net網(wǎng)絡(luò)，它只做檢測(cè)和邊界盒回歸兩個(gè)任務(wù)；最后一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)是o-Net網(wǎng)絡(luò)，它進(jìn)一步過(guò)濾前一個(gè)候選盒，對(duì)邊界盒進(jìn)行回歸，并計(jì)算特征點(diǎn)在每個(gè)邊界盒上的位置。此外，mtcnn是一種多尺度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在輸入圖像數(shù)據(jù)之前，先構(gòu)造圖像金字塔，得到不同尺度的圖像，然后發(fā)送到p-net網(wǎng)絡(luò)。

SSD算法是一種單級(jí)端到端目標(biāo)檢測(cè)算法。其主要思想是對(duì)圖像的不同位置進(jìn)行密集采樣，采用不同的尺度比和縱橫比，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取特征進(jìn)行分類和回歸。它的優(yōu)點(diǎn)是速度快。SSD提取不同尺度的特征圖進(jìn)行檢測(cè)。前面的大比例尺特征圖用于檢測(cè)小目標(biāo)，后面的小比例尺特征圖用于檢測(cè)大目標(biāo)。Vgg16作為基本模型。

Yolo目標(biāo)檢測(cè)算法的基本思想是利用CNN從輸入圖像中提取特征，并將輸入圖像分割成s×s單元。如果物體的中心落入其中一個(gè)細(xì)胞，該細(xì)胞負(fù)責(zé)探測(cè)目標(biāo)。在原有Yolo結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，yolov3采用多尺度融合進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高了小目標(biāo)檢測(cè)的精度。基本分類網(wǎng)絡(luò)與RESNET殘差網(wǎng)絡(luò)相似。分類任務(wù)使用logistic代替softmax，并使用9個(gè)尺度先驗(yàn)框來(lái)檢測(cè)大小目標(biāo)。

mtcnn和yolov3和ssd等目標(biāo)檢測(cè)算法各有什么特點(diǎn)或優(yōu)勢(shì)？

謝謝

！Python中似乎只有一個(gè)瀏覽器測(cè)試框架，它是模仿ruby框架制作的。它似乎可以更好地應(yīng)用于ie。非常舊的框架。JS支持不好。然而，Python很容易編寫(xiě)測(cè)試框架。這很容易做到。基于瀏覽器的測(cè)試也很容易做到。因?yàn)槟梢允褂胮yqt，所以這個(gè)庫(kù)中有一個(gè)基于WebKit的瀏覽器?；旧?，你可以隨心所欲。最近，我聽(tīng)說(shuō)有幾個(gè)新的BDD框架正在開(kāi)發(fā)中。我不知道怎么做。實(shí)際上，對(duì)于Python來(lái)說(shuō)，框架的成本太低了。所以最好不要成為一個(gè)框架。它有一個(gè)叫做dry的基本編程原理。不要重復(fù)你自己的話，不要重新發(fā)明方向盤(pán)。直接使用現(xiàn)有的Python測(cè)試套件，結(jié)合進(jìn)程、線程模型和QT，輕松組裝測(cè)試模塊。

python已經(jīng)自動(dòng)化了，大家一般用什么測(cè)試框架？

這個(gè)問(wèn)題可以從軟件測(cè)試的宏觀層面來(lái)考慮。如果只從技術(shù)層面考慮，放棄工具，自己創(chuàng)造工具是可行的。但是，有必要區(qū)分工具和自創(chuàng)工具。如果我們更多地考慮技術(shù)之外的業(yè)務(wù)價(jià)值和工作效率價(jià)值，那么工具可以節(jié)省大量工作。如果考慮技術(shù)水平，在工具不能滿足的情況下，能力可以及時(shí)，我們可以自己創(chuàng)造工具，但是我們需要評(píng)估工具的可行性及其在實(shí)際工作中的體現(xiàn)。就工具本身而言，自創(chuàng)建可以獲得靈活性并定制所需的報(bào)告。但是現(xiàn)在許多現(xiàn)成的工具可以滿足大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)然，如果你是一個(gè)測(cè)試經(jīng)理，當(dāng)你想考慮優(yōu)化工具、集成工具、過(guò)程自動(dòng)化和其他問(wèn)題時(shí)，你需要定制這些工具。然而，大多數(shù)解決方案依賴于開(kāi)源工具。畢竟要花很多錢，比如人力等。