오랫동안 얼굴 특징점 감지는 폐색 및 자세 변화와 같은 문제로 어려움을 겪어 왔습니다. 탐지 작업은 더 이상 단일한 독립적인 문제로 여겨지지 않으며, 연구자들은 다중 작업 학습을 통해 탐지의 견고성을 개선하려고 시도합니다. 그래서 MAFL 데이터 세트가 탄생했습니다. MAFL은 Multi-Attribute Facial Landmark의 약자로, 19,000개의 훈련 이미지와 1,000개의 테스트 이미지에 수동으로 주석을 단 특징점으로 구성되며, 심층적 멀티태스크 학습을 기반으로 한 얼굴 특징점 감지 연구에 사용됩니다.