DSFD: Dual Shot Face Detector DSFD: 듀얼 샷 얼굴 검출기

본 논문에서는 얼굴 검출의 세 가지 핵심 측면, 즉 더 나은 특성 학습, 단계적 손실 설계 및 앵커 할당 기반 데이터 증강을 해결하는 세 가지 혁신적인 기여를 포함한 새로운 얼굴 검출 네트워크를 제안합니다. 첫째, 원래 특성 맵을 강화하여 싱글 샷 검출기를 듀얼 샷 검출기로 확장하기 위한 특성 강화 모듈(FEM, Feature Enhance Module)을 제안합니다. 둘째, 두 개의 서로 다른 앵커 집합으로 계산된 단계적 앵커 손실(PAL, Progressive Anchor Loss)을 채택하여 특성을 효과적으로 지원합니다. 셋째, 새로운 앵커 할당 전략을 데이터 증강에 통합하여 회귀기의 초기화를 개선하는 향상된 앵커 매칭(IAM, Improved Anchor Matching)을 사용합니다. 이러한 기술들이 모두 듀얼 스트림 설계와 관련되어 있으므로, 제안된 네트워크를 듀얼 샷 얼굴 검출기(DSFD, Dual Shot Face Detector)라고 명명하였습니다. WIDER FACE 및 FDDB와 같은 인기 벤치마크에서 수행된 광범위한 실험들은 DSFD가 최신 얼굴 검출기들보다 우수함을 입증하고 있습니다.