원본 FSA-Net Link : FSA-Net: Learning Fine-Grained Structure Aggregation for Head Pose Estimation from a Single Image
현재 진행중인 프로젝트에서 FSA-Net을 사용하고 있습니다. 이왕 FSA-Net에 대해 알아본김에 demo/run_demo_FSANET_ssd.py에 대해 주석을 달아놓은 파일을 공개해두고자 생성한 REPO입니다.
시간이 될 때 블로그에 논문 리뷰글을 올리겠습니다. 완료 [Head Pose] FSA-Net | 새우위키
여기서는 DEMO의 3가지 버젼에 대해서 간략하게 정리하겠습니다.
FSA-Net 앞단의 Facial Detect Model은 총 세 가지 옵션이 있습니다. 각각을 편하게 Haar, MTCNN, SSD라고 하겠습니다.
Haar의 경우 가장 대중적이고 기본적인 모델입니다. 가볍다는 장점이 있지만 성능이 뛰어나지는 않습니다.
MTCNN의 경우 멀티-태스크 러닝 모델로 좋은 성능과 더불어 5개의 랜드마크도 확인할 수 있습니다.
다만 많이 무겁다는 단점과, 랜드마크 방식의 문제인지는 모르겠지만 마스크를 쓰고 있을 때 등에서 성능이 확 떨어지는 단점을 가지고 있습니다.
MTCNN도 논문을 정리해 본 적이 있어서 향후에 블로그에 간단하게 리뷰를 올려보도록 하겠씁니다.
SSD 방식은 pre-trained된 모델을 가져와 사용하는 방식으로, FSA-Net에서는 resnet을 사용하고 있는 것으로 보입니다.
성능이 제일 좋고 빠르지만, 그만큼 자원을 많이 필요로 합니다.
제가 작업중인 프로젝트에서는 HOG 방식 등 다양한 방법들을 비교해보고, 최종적으로는 SSD를 Facial Detect Model로 사용하기로 결정했습니다.
참고할 만한 블로그는 다음과 같습니다. Face detection model 성능 비교(WIDERFace) | seongkyun