MogFaceのモチベーションは画像の通り．ラベル割り当ては，正解アンカーに該当するアンカーを信頼度やIoUを使用して決定する．スケール拡張はWider Faceでは大きい顔がほとんど含まれないことから大きい顔学習データを生成する．誤検出削減は信頼度の高い近隣部分をマスクすることで誤検出が減ることを利用．

アブレーション実験で各改良の効果をWider Faceに対して示した．また，PR曲線Wider Faceの全難易度（Easy，Medium，Hard）でSOTAを達成した．

Wider FaceでSOTAを達成したため．また，各改良の有効性をアブレーション実験等で詳細に検証しているため．