제약 없는 얼굴 이미지에서 나이와 성별을 동시에 추정하는 경량 다중 작업 CNN을 이용한 모바일 애플리케이션

제약 없는 이미지를 기반으로 한 자동 연령 및 성별 분류는 모바일 장치에서 필수적인 기술이 되었습니다. 제한된 계산 능력을 가진 상태에서 강건한 시스템을 개발하는 것은 어려운 과제가 됩니다. 본 논문에서는 연령과 성별을 동시에 분류하기 위한 효율적인 컨벌루션 신경망(CNN)인 경량 다중 작업 CNN(Lightweight Multi-Task CNN)을 제시합니다. 경량 다중 작업 CNN은 모델 크기를 줄이고 추론 시간을 절약하기 위해 깊이별 분리 컨벌루션(Depthwise Separable Convolution)을 사용합니다. 공개된 어려운 Adience 데이터셋에서, 연령 및 성별 분류의 정확도는 기준 다중 작업 CNN 방법보다 우수합니다.