17일 전
빠르고 정확한: 얼굴 정렬을 위한 구조 일관성 구성 요소
Beier Zhu, Chunze Lin, Quan Wang, Renjie Liao, Chen Qian

초록
본 논문에서는 얼굴 정렬을 위한 빠르고 정확한 좌표 회귀 방법을 제안한다. 기존 대부분의 얼굴 랜드마크 회귀 방법은 특징 맵을 랜드마크 좌표로 변환하기 위해 일반적으로 완전 연결 층(fully connected layers)을 사용하지만, 본 연구에서는 얼굴 랜드마크 간의 관계를 명시적으로 고려하기 위해 구조적 일관성(Structure Coherence) 구성 요소를 제안한다. 인간 얼굴의 기하학적 구조 특성상, 얼굴 각 부분 간의 구조적 일관성은 랜드마크를 효과적으로 정위치시키는 데 중요한 단서를 제공한다. 그러나 완전 연결 층의 밀집 연결 구조는 이러한 일관성을 과도하게 활용하여, 중요한 단서들이 모든 연결 중에서 구분되지 못하게 된다. 반면, 본 연구에서 제안하는 구조적 일관성 구성 요소는 동적 희소 그래프 구조(dynamic sparse graph structure)를 활용하여 가장 관련성이 높은 랜드마크 간에만 특징을 전달한다. 더불어 정확도 향상을 위해 새로운 목적 함수인 소프트 윙 손실(Soft Wing loss)을 제안한다. WFLW, COFW, 300W 등 세 가지 인기 있는 벤치마크에서 실시한 광범위한 실험을 통해 제안된 방법의 효과성을 입증하였으며, 빠른 속도와 함께 최신 기술(SOTA) 수준의 성능을 달성하였다. 특히 COFW 및 WFLW 데이터셋에서 도전적인 상황에 대해 매우 뛰어난 로버스트성을 보이며, 실패율이 각각 0%와 2.88%로 매우 낮게 나타났다.