Lange Zeit war die Erkennung von Gesichtsmerkmalen mit Problemen wie Okklusion und Haltungsänderungen behaftet. Die Erkennungsaufgabe wird nicht mehr als einzelnes, unabhängiges Problem betrachtet und Forscher versuchen, die Robustheit der Erkennung durch Multitasking-Lernen zu verbessern. So entstand der MAFL-Datensatz. MAFL steht für Multi-Attribute Facial Landmark, besteht aus manuell annotierten Merkmalspunkten von 19.000 Trainingsbildern und 1.000 Testbildern und wird für die Forschung zur Erkennung von Gesichtsmerkmalspunkten basierend auf Deep Multi-Task Learning verwendet.