26 Fri

GARIGO : Face Mosaic Project

Detect 모델

• 다음과 같이 3개의 모델 중 결정하기로 했다.

• 나머지 모델은 위 상위 모델 2개보다 star나 fork수가 압도적으로 적어서 제외

• mediapipe같은 경우는 realtime 으로도 작동할 수 있을 경우를 고려

• 첫번째 모델은 detect + recognition 까지 되는 올인원 모델

• 그러나 작은 얼굴을 잘 못잡아서 다음 등장하는 tiny 모델을 고민하게 됨

• 진짜 작은 얼굴까지 잡아내는 굉장히 높은 성능의 모델

• 그러나 책상이나 손, 필통까지도 잡아버리는 기묘한 detection

• 매번 thresh를 조정하는 것에 한계를 느껴 포기했다.

• 다음은 구글에서 만든 MediaPipe 인데 굉장히 가볍고 빨랐다.

• 1-2주는 이 모델이 굉장히 유력했다.

• 다만 첫번째 모델보다 훨씬 작은 얼굴 detection에 취약했고 다음과 같이 옆모습을 아예 잡아내지 못했다.

결국, face_recognition에서 제공하는 detection 기능을 사용하기로 결정했다.

Recognition 모델

• 결국 detect + recognition을 처리하기 위해 이 올인원 모델을 사용하기로 했다.

• 다른 모델은 굉장히 세팅이 복잡하면서도 성능이 잘 안나오기도 했지만 제일 중요한 것은 이 모델이 압도적으로 fork 수가 많다. 대략 10배 이상