論文の概要: A Step Toward More Inclusive People Annotations for Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02317v1
• Date: Wed, 5 May 2021 20:44:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 01:31:14.860829
• Title: A Step Toward More Inclusive People Annotations for Fairness
• Title（参考訳）: 公平性のためのより包括的な人々のアノテーションへのステップ
• Authors: Candice Schumann, Susanna Ricco, Utsav Prabhu, Vittorio Ferrari, Caroline Pantofaru
• Abstract要約: 我々は、MIAPサブセットと呼ばれるOpen Imagesデータセットのサブセットに新しいアノテーションセットを提示する。 MIAPサブセットの属性とラベル付け手法は、モデルフェアネスの研究を可能にするように設計された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.546190750434945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Open Images Dataset contains approximately 9 million images and is a widely accepted dataset for computer vision research. As is common practice for large datasets, the annotations are not exhaustive, with bounding boxes and attribute labels for only a subset of the classes in each image. In this paper, we present a new set of annotations on a subset of the Open Images dataset called the MIAP (More Inclusive Annotations for People) subset, containing bounding boxes and attributes for all of the people visible in those images. The attributes and labeling methodology for the MIAP subset were designed to enable research into model fairness. In addition, we analyze the original annotation methodology for the person class and its subclasses, discussing the resulting patterns in order to inform future annotation efforts. By considering both the original and exhaustive annotation sets, researchers can also now study how systematic patterns in training annotations affect modeling.
• Abstract（参考訳）: Open Images Datasetには約900万の画像が含まれており、コンピュータビジョン研究において広く受け入れられているデータセットである。 大規模なデータセットの一般的なプラクティスであるように、アノテーションは徹底的ではなく、各イメージのクラスのサブセットのみに対するバウンディングボックスと属性ラベルがある。 本稿では,MIAP(More Inclusive Annotations for People)サブセットと呼ばれるOpen Imagesデータセットのサブセットに新たなアノテーションセットを提示する。 MIAPサブセットの属性とラベル付け手法は、モデルフェアネスの研究を可能にするように設計された。 さらに,個人クラスとそのサブクラスに対する本来のアノテーション方法論を分析し,その結果のパターンを議論し,将来的なアノテーションの取り組みについて報告する。 オリジナルのアノテーションセットと徹底的なアノテーションセットの両方を考慮することで、トレーニングアノテーションのシステマティックパターンがモデリングにどのように影響するかを研究できる。

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