dlib的CNN人脸检测器使用哪种架构？

dlib的CNN人脸检测器使用的是ResNet（残差网络）架构。

ResNet是一种深度残差网络，通过引入残差块（residual block）来解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。它采用了跳跃连接（skip connection）的方式，将输入直接传递到输出层，使得网络可以更好地学习到残差部分，从而提高了网络的性能和训练效果。

dlib的CNN人脸检测器使用ResNet架构的主要优势包括：

1. 准确性：ResNet架构在人脸检测任务上具有较高的准确性，能够有效地检测出人脸区域。
2. 鲁棒性：ResNet架构对于光照变化、姿态变化等复杂场景具有较好的鲁棒性，能够在不同环境下稳定地进行人脸检测。
3. 快速性：ResNet架构经过优化和加速，能够在较短的时间内完成人脸检测任务，适用于实时应用场景。

dlib提供了基于ResNet架构的CNN人脸检测器，可以用于人脸检测、人脸识别、人脸表情分析等应用场景。腾讯云提供了人脸识别服务（https://cloud.tencent.com/product/fr），可以结合dlib的CNN人脸检测器进行人脸识别相关的开发和应用。