얼굴을 찾는 과제
얼굴 검출은 이미지 안에서 얼굴의 위치를 찾는 작업이다. WIDER FACE는 얼굴이 여러 크기와 방향으로 나타나는 상황을 통해 검출기의 한계를 살펴보도록 구성했다.
장면과 얼굴 상태
데이터에는 가림, 자세, 행사 범주, 얼굴 경계 상자에 관한 주석이 포함된다. 얼굴이 작게 보이거나 일부가 가려진 사례를 구분해 검출 성능을 분석할 수 있다.
크기 차이의 영향
같은 사진에서도 얼굴의 크기는 크게 달라질 수 있다. 연구는 대표적인 검출 시스템을 비교하고 큰 크기 변화를 다루는 방식을 제안했다.
학습과 오류 분석
평가용 자료뿐 아니라 검출기를 학습시키는 자료로서의 효과도 조사했다. 공통적으로 실패하는 사례를 분석해 단일한 평균 수치에 드러나지 않는 어려움을 살펴봤다.
관련 문서
CrowdHuman / LVIS / Open Images V4 / DomainNet / Office-Home / iWildCam 2020