Pendant longtemps, la détection des points caractéristiques du visage a été en proie à des problèmes tels que l'occlusion et les changements de posture. La tâche de détection n’est plus considérée comme un problème indépendant unique, et les chercheurs tentent d’améliorer la robustesse de la détection grâce à l’apprentissage multitâche. C'est ainsi que l'ensemble de données MAFL a vu le jour. MAFL signifie Multi-Attribute Facial Landmark, qui se compose de points caractéristiques annotés manuellement de 19 000 images d'entraînement et de 1 000 images de test, et est utilisé pour la recherche sur la détection de points caractéristiques du visage basée sur un apprentissage multitâche approfondi.