경량 얼굴 인식 모델

AI 경량 모델이라고 하면, mobilenet이 이름을 잘 지어서 그런지 외우기 쉬운 모델입니다.

mobileNet은 v1, v2, v3 까지 개선되었는데, 더 알아보니 GhostNet 이 MobileNet을 개선했다는 것을 알아내었습니다. GhostNet도 경량 모델입니다.

그리고 mobileNet에는 face에 특화된 mobileFaceNet에 있는데, GhostNet에도 GhostFaceNet이 있습니다.

GhostFaceNet이 2023년 1월, 즉 1년 밖에 안된 따끈따끈한 모델이기 때문에 해당 논문을 읽어보았습니다.ㅎㅎ

추론 시간과 모델 사이즈가 좋네요.

LFW 얼굴 데이터셋 및 다른 데이터셋에서도 좋은 정확도를 보이는 것 같습니다.

논문을 조금 읽어보았습니다.

고스트넷v1은 모바일넷v3을 개선한 모델이라고 합니다. 즉, 모바일넷 v1-> v2 -> v3 -> 고스트넷 v1 -> v2

(고스트넷 v2 설명)

경량화 모델들에는 스퀴즈넷, 모바일넷, 셔플넷, 바지넷(?), 믹스넷 등이 있었다고 하네요. 여기에 각각 Face Recognition(FR, 얼굴인식)에 특화된 모델로 모바일페이스텟(모바일넷v2로부터), 셔플페이스넷(셔플넷v2로부터), 바지페이스텟(바지넷으로부터), 믹스페이스넷(믹스넷으로부터) 등이 연구되었다고 합니다.

아주 최근(2023년 1월 기준)에는 고스트넷v1과 고스트넷v2가 연구되었고, 고스트넷v1에서부터 모바일넷들과 셔플넷들 모두를 이겼다고 합니다.

그래서 이번 연구에서는 고스트넷v1과 고스트넷v2를 각각 얼굴인식 필드에 특화한 고스트페이스넷v1,v2를 연구했다고 하네요.

고스트페이스넷v2의 모델사이즈가 최대 13.8MB를 가진다고 합니다. 성능을 개선했다고 하는데 크기도 좋네용.

결론) 쓸 수 있는 pretrained된 고스트넷 가중치를 찾아봐야겠습니다. ㅎㅎ

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그 외 논문에는 다른 경량 얼굴인식 모델들의 설명도 잘 해두고 있어서, 땡잡은 기분으로 캡처해놨습니다. ㅎㅎ

이건 모바일페이스넷(모바일넷v2로부터).

이건 셔플넷(셔플넷v2로부터)

이건 바지페이스넷(바지넷으로부터)

이건 믹스페이스넷(믹스넷으로부터)

이건 퀀트페이스. 크기가 획기적이네요. 양자화와 GAN을 써서 경량화를 했다고 합니다.ㅎ

이건 포켓넷. 크기를 줄였는데 마치 최적화 해서 경량화 했다는 늬앙스네요.