定位综述 目前用于人脸定位的有两种主流方法，一种是基于级联形状回归模型，另一种就是基于深度学习的方法。级联形状 Cascaded Regression）、ESR（Explicitly Shape Regression）方法、LBF（Local Binary Features）方法以及SDM（Supervised Decent Method）方法。但是，上述方法也存在一定的问题，例如，基于提取到的局部图像特征来定位时很难找到具 于是引入深度学习来解决较大面部偏转姿态的回归问题，深度学习的最大的优点是有强大的表达能力，可以自学习 深度学习的国内外方法优化：（1）最早的有将人脸进行五官分区域定位回归，但很容易使最终结果陷入局部最优 目前定位方法的改进是： 1.基于深度学习的方法：改进如下： （1）受人体关键点定位 难例挖掘方法的启发，在全局的globalnet之后继续对损失较大的点继续进行微调。 （2）并行集成的方式同时训练两个网络globalnet、refinenet，测试时，第一个网络输出的 loss 取top k loss作为refinenet的辅助损失继续微调回归关键点位置。（在300w 有缺失块的数据集上最终的测试结果，平均定位误差为5.9%） 300-W数据库： 68点定位库，包含4个数据集，比如AFW，LFPW，HELLE，还包含135张IBUG里面的图片，I