다양한 크기의 얼굴을 처리하는 고성능 얼굴 검출 모델

국문 초록 (Abstract)

최근 피처 피라미드 구조를 베이스라인으로 활용한 얼굴 검출 기술이 좋은 검출 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 피처 피라미드 구조 기반의 얼굴 검출 모델인 RetinaFace 에 IoU 손실 함수를 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시킬 것을 제안한다. 이외에도 인셉션 모듈을 적용하여 피처 맵 수용 영역을 효과적으로 확장하며, 얼굴 영역 후보를 제안할 때 사용되는 윈도우인 앵커의 크기를 줄여 다양한 사이즈의 얼굴 영역을 더욱 효과적으로 검출하였다. 실제 얼굴 검출 데이터셋인 WIDERFACE 으로 학습한 결과 기존 방법 대비 제안한 방법 적용 시 약 0.011mAP 의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 얼굴 검출 사전 연구
• 3. 실험 방법
• 4. 실험 결과 및 논의
• 5. 결론
• 참고 문헌