S$^3$FD: 단일 샷 스케일 불변 얼굴 검출기

본 논문에서는 다양한 크기의 얼굴을 단일 딥 뉴럴 네트워크로 효과적으로 감지하는 실시간 얼굴 감지기인 Single Shot Scale-invariant Face Detector (S$^3$FD)를 제시합니다. 특히 작은 얼굴에 대해 우수한 성능을 보입니다. 구체적으로, 앵커 기반 감지기가 객체가 작아질수록 성능이 크게 저하되는 일반적인 문제를 해결하기 위해 노력하였습니다. 이에 다음과 같은 세 가지 측면에서 기여하였습니다: 1) 다양한 크기의 얼굴을 잘 처리할 수 있는 스케일 균등한 얼굴 감지 프레임워크를 제안하였습니다. 여러 계층에 걸쳐 앵커를 배치하여 모든 크기의 얼굴이 충분한 특징을 가질 수 있도록 하였습니다. 또한, 효과적인 수용 필드와 제안된 동일 비율 간격 원칙을 바탕으로 앵커의 스케일을 설계하였습니다; 2) 작은 얼굴의 재현율을 향상시키기 위해 스케일 보정 앵커 매칭 전략을 개발하였습니다; 3) max-out 배경 라벨을 통해 작은 얼굴의 오류 양성률을 줄였습니다. 결과적으로, 본 방법은 AFW, PASCAL face, FDDB 및 WIDER FACE 데이터셋과 같은 일반적인 얼굴 감지 벤치마크에서 최고 수준의 감지 성능을 달성하였으며, Nvidia Titan X (Pascal) GPU에서 VGA 해상도 이미지를 36 FPS로 처리할 수 있습니다.