論文の概要: Objects of violence: synthetic data for practical ML in human rights investigations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01030v1
• Date: Wed, 1 Apr 2020 14:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 18:21:03.285421
• Title: Objects of violence: synthetic data for practical ML in human rights investigations
• Title（参考訳）: 暴力の対象:人権調査における実践的MLのための合成データ
• Authors: Lachlan Kermode, Jan Freyberg, Alican Akturk, Robert Trafford, Denis Kochetkov, Rafael Pardinas, Eyal Weizman, and Julien Cornebise
• Abstract要約: 我々は、弾薬、武器、軍事機器の映像や映像を検索し、識別し、有意義にトリアージする機械学習ワークフローを導入する。 このワークフローは、人権調査におけるOSINT(オープンソースインテリジェンス)研究者の仕事の迅速化を目的として設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.178235115067506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a machine learning workflow to search for, identify, and meaningfully triage videos and images of munitions, weapons, and military equipment, even when limited training data exists for the object of interest. This workflow is designed to expedite the work of OSINT ("open source intelligence") researchers in human rights investigations. It consists of three components: automatic rendering and annotating of synthetic datasets that make up for a lack of training data; training image classifiers from combined sets of photographic and synthetic data; and mtriage, an open source software that orchestrates these classifiers' deployment to triage public domain media, and visualise predictions in a web interface. We show that synthetic data helps to train classifiers more effectively, and that certain approaches yield better results for different architectures. We then demonstrate our workflow in two real-world human rights investigations: the use of the Triple-Chaser tear gas grenade against civilians, and the verification of allegations of military presence in Ukraine in 2014.
• Abstract（参考訳）: 興味のある対象に限られた訓練データが存在する場合でも、軍需品、武器、軍需品の映像や映像を検索、識別し、有意義にトリアージする機械学習ワークフローを導入する。 このワークフローは、人権調査におけるOSINT(オープンソースインテリジェンス)の研究を迅速化するように設計されている。 トレーニングデータの欠如を補う合成データセットの自動レンダリングと注釈付け、写真と合成データの組み合わせから画像分類器を訓練する、そしてこれらの分類器が公開ドメインメディアをトリアージするためのデプロイをオーケストレーションするオープンソースソフトウェアであるmtriage、Webインターフェースでの予測を視覚化する3つのコンポーネントで構成されている。 合成データは、分類器をより効果的に訓練し、あるアプローチが異なるアーキテクチャに対してより良い結果をもたらすことを示す。 我々は、市民に対する三段式催涙ガスグレネードの使用と、2014年のウクライナにおける軍事的存在の疑惑の検証という2つの実世界の人権調査で、我々のワークフローを実証した。

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