본 연구는 경량화 얼굴 인식 모델의 성능 보완을 위해, Grad-CAM++ 기반 Heatmap을 보조 입력 채널로 통합하는 방법을 제안한다. 제안된 구조는 모델의 구조적 변경 없이 Grad-CAM++으로 자동 생성된 Heatmap을 통해 시각적 주의 영역을 명시적으로 제공함으로써 학습 초기 수렴 속도를 향상하고, 특히 가림 및 밝기 변화 조건에서 F1-score가 유의하게 향상되었다. 나아가 Zero/Random/Shuffle ablation을 통해 Heatmap 채널이 성능 향상의 인과적 요인임을 검증하였다. 결론적으로 Heatmap 입력은 모델의 해석 가능성과 시각적 정보 집중에 긍정적인 역할을 하였으며, 경량 모델의 실사용 가능성을 높이는 실용적 구조로서의 가능성을 입증하였다.
Kim et al. (Sat,) studied this question.