版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载。 https://blog.csdn.net/samylee/article/details/80012874
一、前言
大家好，很久没有更新博客了，此次更新是为了纪念第一次在github上添加的一个实用工程。
二、问题陈述
使用过mtcnn-light的朋友都知道，在初始化时我们需要设置图像的宽高，才能满足图像金字塔的特性。但如果某些应用场景的输入图像尺寸大小可变，这就要求我们每次都要将三个网络重新初始化，再将图像输入。很明显，速度的消耗和算法的冗长是我们不能接受的。
三、解决方案
我重写了mtcnn-light初始化和检测的过程，在使用时我们只需将网络模型初始化一次即可，检测时可以针对不同尺寸图像生成不同的图像金字塔，解决了mtcnn-light针对不同图像输入时的初始化问题。
四、公开代码
详细信息请参考开源代码：https://github.com/samylee/mtcnn_light_self_adaption（戳这里）
如果此代码对您有所帮助，麻烦您给个star，感激不尽！
五、附加项
1、在检测函数入口之处添加最小尺寸参数。
2、解决了mtcnn-light在设置最小尺寸参数时的bug。
任何问题请加唯一QQ2258205918（名称samylee）！