Das Gesichtserkennungssystem hat mit regionsbasierten Methoden große Erfolge erzielt. In diesem Bericht stellen wir einen regionsbasierten Gesichtserkennungs-detektor vor, der tiefe Netzwerke in voll konvolutorischer Weise anwendet und als Face R-FCN bezeichnet wird. Aufbauend auf den Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN) ist unser Gesichtserkennungs-detektor im Vergleich zu früheren R-CNN-basierten Detektoren genauer und rechnerisch effizienter. In unserem Ansatz verwenden wir das voll konvolutorische Residual Network (ResNet) als Rückgratnetzwerk. Insbesondere nutzen wir mehrere neue Techniken, darunter positionsabhängiges Durchschnittspooling, multiskaliges Training und Testen sowie die Strategie des Online-Hard-Example-Minings, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Bei den beiden beliebtesten und anspruchsvollsten Benchmarks für Gesichtserkennung, FDDB und WIDER FACE, erreicht Face R-FCN eine überlegene Leistung im Vergleich zu den aktuellen Stand der Technik.