RetinaFace: 단계별 밀도 높은 야외 얼굴 위치 추정

무제어 환경에서의 얼굴 검출에 큰 발전이 이루어졌음에도 불구하고, 정확하고 효율적인 얼굴 위치 추정은 여전히 해결되지 않은 과제입니다. 본 논문에서는 다양한 크기의 얼굴에 대한 픽셀 단위로 얼굴 위치를 추정하는 강건한 단일 단계 얼굴 검출기인 RetinaFace를 제시합니다. 이 모델은 공동 추가 감독 및 자기 감독 다중 작업 학습의 장점을 활용하여 개발되었습니다. 구체적으로, 다음과 같은 다섯 가지 측면에서 기여하였습니다: (1) WIDER FACE 데이터셋에서 다섯 개의 얼굴 랜드마크를 수동으로 주석을 달았으며, 이 추가 감독 신호 덕분에 어려운 얼굴 검출 성능이 크게 향상되는 것을 확인하였습니다. (2) 기존의 지도 학습 분기에 병렬로 픽셀 단위 3D 형태 정보를 예측하기 위한 자기 감독 메쉬 디코더 분기를 추가하였습니다. (3) WIDER FACE 어려운 테스트 세트에서 RetinaFace는 최신 기술 평균 정밀도(AP)보다 1.1% 우수한 성능을 보였습니다(91.4%의 AP를 달성하였습니다). (4) IJB-C 테스트 세트에서 RetinaFace는 최신 방법(ArcFace)이 얼굴 인증(TAR=89.59% for FAR=1e-6)에서 결과를 개선할 수 있도록 하였습니다. (5) 경량 백본 네트워크를 사용함으로써, RetinaFace는 VGA 해상도 이미지에 대해 단일 CPU 코어에서 실시간으로 실행될 수 있습니다. 추가 주석과 코드는 다음 링크에서 제공됩니다: https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace.TAR: True Acceptance RateFAR: False Acceptance Rate