論文の概要: Large image datasets: A pyrrhic win for computer vision?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16923v2
• Date: Fri, 24 Jul 2020 02:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 13:26:10.194862
• Title: Large image datasets: A pyrrhic win for computer vision?
• Title（参考訳）: 大規模画像データセット:コンピュータビジョンのピュロス的勝利?
• Authors: Vinay Uday Prabhu, Abeba Birhane
• Abstract要約: 大規模ビジョンデータセットの問題点と結果について検討する。 我々は,同意や正義の問題などの幅広い問題や,データセットに検証可能なポルノ画像を含めるといった特定の懸念について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.627046865670577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we investigate problematic practices and consequences of large scale vision datasets. We examine broad issues such as the question of consent and justice as well as specific concerns such as the inclusion of verifiably pornographic images in datasets. Taking the ImageNet-ILSVRC-2012 dataset as an example, we perform a cross-sectional model-based quantitative census covering factors such as age, gender, NSFW content scoring, class-wise accuracy, human-cardinality-analysis, and the semanticity of the image class information in order to statistically investigate the extent and subtleties of ethical transgressions. We then use the census to help hand-curate a look-up-table of images in the ImageNet-ILSVRC-2012 dataset that fall into the categories of verifiably pornographic: shot in a non-consensual setting (up-skirt), beach voyeuristic, and exposed private parts. We survey the landscape of harm and threats both society broadly and individuals face due to uncritical and ill-considered dataset curation practices. We then propose possible courses of correction and critique the pros and cons of these. We have duly open-sourced all of the code and the census meta-datasets generated in this endeavor for the computer vision community to build on. By unveiling the severity of the threats, our hope is to motivate the constitution of mandatory Institutional Review Boards (IRB) for large scale dataset curation processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模ビジョンデータセットの問題点と結果について考察する。 我々は、同意や正義の問題や、データセットにポルノ画像を含めるといった具体的な懸念など、幅広い問題について検討する。 ImageNet-ILSVRC-2012データセットを例として、年齢、性別、NSFWコンテンツスコアリング、クラスワイド精度、ヒューマンカルディナリティ分析、画像クラス情報のセマンティリティといった要素を網羅した横断モデルに基づく定量的調査を行い、倫理的転帰の程度と微妙さを統計的に調査する。 imagenet-ilsvrc-2012データセット内の画像のルックアップテーブルを手作業で測定し、ポルノグラフィのカテゴリに分類します。 我々は、社会と個人が直面する危険と脅威の状況について、批判的でない、考えにくいデータセットキュレーションの実践によって調査する。 次に,これらの誤りの修正と批判の可能なコースを提案する。 私たちは、コンピュータビジョンコミュニティが構築するこの取り組みで生成されたすべてのコードと国勢調査メタデータセットを、完全にオープンソース化しました。 脅威の深刻さを明らかにすることで、大規模データセットのキュレーションプロセスに必須の機関審査委員会(IRB)の構成を動機付けることが望まれます。

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