tensorflow 2.0中有没有mtcnn人脸检测的实现？

在TensorFlow 2.0中，没有内置的MTCNN（多任务卷积神经网络）人脸检测的实现。MTCNN是一种常用的人脸检测算法，用于检测和对齐人脸。然而，您可以使用TensorFlow的其他库和工具来实现MTCNN人脸检测。

一个常用的库是OpenCV，它提供了许多计算机视觉相关的功能，包括人脸检测。您可以使用OpenCV中的级联分类器（Cascade Classifier）来实现人脸检测。以下是一个示例代码：

import cv2

def detect_faces(image_path):
    # 加载级联分类器
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 绘制检测到的人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Faces", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 调用人脸检测函数
detect_faces("image.jpg")

上述代码使用OpenCV的级联分类器来实现人脸检测。您需要下载并提供一个训练好的级联分类器XML文件（例如haarcascade_frontalface_default.xml），该文件可以从OpenCV的GitHub存储库中获取。

此外，还有其他第三方库和工具可以实现MTCNN人脸检测，例如dlib和mtcnn等。您可以根据自己的需求选择适合的库和工具来实现人脸检测。

请注意，以上提供的代码和库仅供参考，具体实现方式可能因您的环境和需求而有所不同。