論文の概要: Inferring Offensiveness In Images From Natural Language Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04222v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 16:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 16:48:42.799044
• Title: Inferring Offensiveness In Images From Natural Language Supervision
• Title（参考訳）: 自然言語による画像の不快感の推測
• Authors: Patrick Schramowski, Kristian Kersting
• Abstract要約: ウェブから自動的に取り除かれた大規模な画像データセットには、カテゴリや攻撃的なイメージといった軽蔑的な用語が含まれる可能性がある。 我々は、事前学習されたトランスフォーマー自体が、大規模ビジョンデータセットの自動キュレーションのための方法論を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.294073012815854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probing or fine-tuning (large-scale) pre-trained models results in state-of-the-art performance for many NLP tasks and, more recently, even for computer vision tasks when combined with image data. Unfortunately, these approaches also entail severe risks. In particular, large image datasets automatically scraped from the web may contain derogatory terms as categories and offensive images, and may also underrepresent specific classes. Consequently, there is an urgent need to carefully document datasets and curate their content. Unfortunately, this process is tedious and error-prone. We show that pre-trained transformers themselves provide a methodology for the automated curation of large-scale vision datasets. Based on human-annotated examples and the implicit knowledge of a CLIP based model, we demonstrate that one can select relevant prompts for rating the offensiveness of an image. In addition to e.g. privacy violation and pornographic content previously identified in ImageNet, we demonstrate that our approach identifies further inappropriate and potentially offensive content.
• Abstract（参考訳）: 事前学習されたモデルの検出や微調整は、多くのnlpタスクや、最近では画像データと組み合わせたコンピュータビジョンタスクでも最先端のパフォーマンスをもたらす。 残念ながら、これらのアプローチには深刻なリスクも伴う。 特に、ウェブから自動的に取り除かれた大きな画像データセットには、カテゴリーや攻撃的なイメージとして軽蔑的な用語が含まれており、特定のクラスを過小評価することもある。 そのため、データセットを慎重に文書化し、コンテンツをキュレートする必要がある。 残念ながら、このプロセスは退屈でエラーを起こしやすい。 事前学習されたトランスフォーマー自体が,大規模視覚データセットの自動キュレーションの方法論を提供する。 人間の注釈付き例とCLIPモデルによる暗黙の知識に基づいて、画像の攻撃性を評価するための適切なプロンプトを選択できることを実証する。 ImageNetで以前特定されたプライバシー侵害やポルノコンテンツに加えて、我々のアプローチがさらに不適切で攻撃的なコンテンツを特定することを実証する。

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