개요 문제점들 Facial landmark detection 분야에서 SOTA 모델들을 사용해 봤으면 알겠지만 다들 성능이 시원지 않습니다. 대략적인 얼굴 모양은 잡아주지만, 디테일이 전혀 살지 않습니다. 눈을 감는 것이 잘 잡히지 않는다거나, 입술 모양의 위치가 부정확하다거나, 다양한 문제가 발생하는데요... 가장 큰 문제 중 하나는 결국 데이터입니다. 학계에서 주로 사용하는 데이터 (300W, WFLW 등등)는 사람이 label을 하는데 consistent 하게 얼굴 landmark를 label 하는 것이 결코 쉽지 않습니다. 특히 얼굴 경계에 해당하는 landmark는 정확히 어느 위치에 점을 찍어야 하는지가 애매하기 때문에 ambiguity가 심각하고, 이것이 open source data중 큰 ..
