LFW와 FGLFW dataset에 대한 Face Verification(1:1)
| RetinaFace | ArcFace | Crop Version | AUC | Average Recognition Speed |
|---|---|---|---|---|
| ResNet50 | ResNet100 | Ver1 | 0.989 | 1.1초 |
| Ver6 | 0.971 | 1.1초 | ||
Ver1 +Image rotation |
0.988 | 1.1초 |
- 기존 모델에 대해 face cropping version을 바꿔가며 AUC, average recognition speed를 체크
- Face cropping ver1, ver6, ver1+Image rotation 중 ver1이 가장 AUC가 높음
| RetinaFace | ArcFace | Crop Version | Accuracy | AUC | Average Recognition Speed |
|---|---|---|---|---|---|
| MobileNet0.25 | MobileFaceNet | Ver1 | 95.0% | 0.989 | 0.2초 |
| ResNet34 | 93.2% | 0.977 | 0.4초 | ||
| ResNet50 | 92.8% | 0.977 | 0.5초 | ||
| ResNet100 | 98.2% | 0.996 | 0.9초 | ||
| ResNet50 | MobileFaceNet | 95.4% | 0.989 | 0.5초 | |
| ResNet34 | 93.0% | 0.978 | 0.8초 | ||
| ResNet50 | 92.5% | 0.975 | 0.9초 | ||
| ResNet100 | 98.0% | 0.996 | 1.2초 |
- Face cropping ver1으로 모든 모델에 대해 Accuracy, AUC, Average Recognition Speed를 체크
- Face Verification 결과 98.0% 이상의 Accuracy를 가지면서 속도가 1초 이내인 모델은 MobileNet0.25(RetinaFace), ResNet100(ArcFace)으로 확인됨
- MobileNet0.25는 Pytorch_Retinaface에서, MobileFaceNet, ResNet34, ResNet50은 insightface에서 다운가능
| RetinaFace | ArcFace | Crop Version | Accuracy | AUC | Average Recognition Speed |
|---|---|---|---|---|---|
| MobileNet0.25 | MobileFaceNet | ver1 | 95.0% | 0.989 | 0.2초 |
| heuristic | 97.3% | 0.994 | |||
| ver0 | 99.37% | 0.9992 |
- 틀린 이미지를 확인하며 문제점을 보완해 새로운 face cropping ver0 생성
- MobileNet0.25(RetinaFace), MobileFaceNet(ArcFace)으로 crop version을 바꿔서 돌린 결과 ver0가 가장 accuracy가 높아 ver0으로 cropping 확정
- 참고로 ver0은 crop뿐만 아니라 allign도 포함되어 있음
| RetinaFace | ArcFace | Crop Version | Accuracy | AUC | Average Recognition Speed |
|---|---|---|---|---|---|
| MobileNet0.25 | MobileFaceNet | Ver1 | 88.0% | 0.948 | 0.2초 |
| ResNet34 | 85.9% | 0.925 | 0.4초 | ||
| ResNet50 | 86.0% | 0.926 | 0.5초 | ||
| ResNet100 | 96.4% | 0.988 | 0.9초 |
- FGLFW 데이터셋에 대해 Face Verification 결과 Accuracy가 가장 높으면서 속도가 1초 이내인 모델은 MobileNet0.25(RetinaFace), ResNet100(ArcFace)으로 확인됨
| RetinaFace | ArcFace | Crop Version | Accuracy | AUC | Average Recognition Speed |
|---|---|---|---|---|---|
| MobileNet0.25 | MobileFaceNet | Ver0 | 97.6% | 0.995 | 0.2초 |
| ResNet34 | 99.0% | 0.998 | 0.4초 | ||
| ResNet50 | 99.2% | 0.998 | 0.5초 | ||
| ResNet100 | 99.6% | 0.999 | 0.9초 | ||
| ResNet50 | MobileFaceNet | 97.1% | 0.993 | 0.5초 | |
| ResNet34 | 98.5% | 0.997 | 0.8초 | ||
| ResNet50 | 99.1% | 0.997 | 0.9초 | ||
| ResNet100 | 99.5% | 0.998 | 1.2초 |
- Face cropping ver0로 돌린 결과 Accuracy가 가장 높은 모델은 MobileNet0.25(RetinaFace), ResNet100(ArcFace)으로 확인됨