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weixin_38092966：博主您好，这个侧脸算法来合成侧脸样本请问在github中开源了么
本文和我们以前的工作【24,25】相比较，主要的改进在于设计了一个更有效的CNN，提高了速度和精度，具体改进有：
算法的整个流程是首先进行人脸局部特征的检测，然后从局部到整体得到人脸候选区域，再对人脸候选区域进行人脸识别和矩形框坐标回归
Shared representation 特征共享 网络的前半部分网络参数基本一样，所以可以实现共享， 降低网络参数量 83%
Faceness的整体性能在当时看来非常令人兴奋。此前学术界在FDDB上取得的最好检测精度是在100个误检时达到84%的检测率，Faceness在100个误检时，检测率接近88%，提升了几乎4个百分点；除了算法本身的精度有很大提升，作者还做了很多工程上的优化比如：通过多个网络共享参数，降低网络参数量 83%；采用多任务的训练方式同一网络实现不同任务等。
