Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-preserving Object Detection

論文の概要: Privacy-preserving Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06587v1
Date: Thu, 11 Mar 2021 10:34:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-13 03:22:52.027050
Title: Privacy-preserving Object Detection
Title（参考訳）: プライバシー保護オブジェクト検出
Authors: Peiyang He, Charlie Griffin, Krzysztof Kacprzyk, Artjom Joosen, Michael Collyer, Aleksandar Shtedritski, Yuki M. Asano
Abstract要約: 我々は,COCOにおけるオブジェクト検出において,顔のぼやけによるデータセットの匿名化と,性別や肌のトーン次元に沿ったバランスの取れた顔の交換は,プライバシを保ち,偏りを部分的に保ちながらオブジェクト検出性能を維持することができることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Privacy considerations and bias in datasets are quickly becoming high-priority issues that the computer vision community needs to face. So far, little attention has been given to practical solutions that do not involve collection of new datasets. In this work, we show that for object detection on COCO, both anonymizing the dataset by blurring faces, as well as swapping faces in a balanced manner along the gender and skin tone dimension, can retain object detection performances while preserving privacy and partially balancing bias.
Abstract（参考訳）: データセットにおけるプライバシーの考慮とバイアスは、コンピュータビジョンコミュニティが直面する必要がある優先度の高い問題になりつつある。これまでのところ、新しいデータセットの収集を含まない実用的なソリューションにはほとんど注意が払われていない。本研究は,COCOにおけるオブジェクト検出において,顔のぼやけによるデータセットの匿名化と,性別や肌のトーン次元に沿ったバランスの取れた顔の交換が,プライバシを保ち,偏りを部分的に保ちながらオブジェクト検出性能を維持することを示す。

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