기존 얼굴 인식 모델의 성능 저하 원인 중 하나는 극단적 자세의 얼굴 이미지 부족으로 인한 것입니다. 대부분의 대규모 얼굴 데이터셋은 주로 정면 이미지에 집중되어 있어, 극단적인 자세에 대한 학습이 충분하지 않습니다. 이로 인해 모델은 극단적 자세의 얼굴을 올바르게 인식하지 못하고 성능이 저하됩니다. 이를 해결하기 위해서는 EFHQ와 같은 다양한 자세의 이미지를 포함하는 데이터셋을 활용하여 모델을 학습시키고, 극단적 자세에 대한 학습을 강화해야 합니다. 또한, pose-based 얼굴 인식 벤치마크를 도입하여 모델의 성능을 평가하고 개선하는 것이 중요합니다.