초록
얼굴 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 가장 많이 연구된 주제 중 하나입니다. 얼굴 검출 벤치마크 데이터셋의 이용 가능성이 이 분야의 많은 진전을 가져왔습니다. 우리는 현재의 얼굴 검출 성능과 실제 세계 요구 사항 사이에 차이가 있음을 보여줍니다. 미래의 얼굴 검출 연구를 지원하기 위해, 우리는 기존 데이터셋보다 10배 더 큰 WIDER FACE 데이터셋을 소개합니다. 이 데이터셋은 가림, 자세, 이벤트 카테고리, 그리고 얼굴 경계 상자 등의 풍부한 주석을 포함하고 있습니다. 제안된 데이터셋 내의 얼굴들은 크기, 자세, 가림 등에 대한 큰 변동성으로 인해 매우 도전적임을 Fig. 1에서 확인할 수 있습니다. 또한, 우리는 WIDER FACE 데이터셋이 얼굴 검출에 있어 효과적인 학습 자료임을 보여줍니다. 몇 가지 대표적인 검출 시스템들을 벤치마킹하여 최신 성능 개요를 제공하고, 큰 규모 변동성을 다루는 해결책을 제안합니다. 마지막으로, 추가로 조사될 가치가 있는 일반적인 실패 사례들을 논의합니다. 데이터셋은 다음 링크에서 다운로드할 수 있습니다: mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace