論文の概要: Gender Artifacts in Visual Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09191v3
• Date: Mon, 18 Sep 2023 02:25:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 01:52:08.999461
• Title: Gender Artifacts in Visual Datasets
• Title（参考訳）: ビジュアルデータセットにおけるジェンダーアーティファクト
• Authors: Nicole Meister, Dora Zhao, Angelina Wang, Vikram V. Ramaswamy, Ruth Fong, Olga Russakovsky
• Abstract要約: 大規模なビジュアルデータセット内には、$textitgender アーティファクト$が何であるかを調査する。 性別のアーティファクトは、COCOとOpenImagesのデータセットでユビキタスであることが分かりました。 このようなデータセットから性別のアーティファクトを取り除こうとする試みは、ほぼ不可能である、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.74191865400569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gender biases are known to exist within large-scale visual datasets and can be reflected or even amplified in downstream models. Many prior works have proposed methods for mitigating gender biases, often by attempting to remove gender expression information from images. To understand the feasibility and practicality of these approaches, we investigate what $\textit{gender artifacts}$ exist within large-scale visual datasets. We define a $\textit{gender artifact}$ as a visual cue that is correlated with gender, focusing specifically on those cues that are learnable by a modern image classifier and have an interpretable human corollary. Through our analyses, we find that gender artifacts are ubiquitous in the COCO and OpenImages datasets, occurring everywhere from low-level information (e.g., the mean value of the color channels) to the higher-level composition of the image (e.g., pose and location of people). Given the prevalence of gender artifacts, we claim that attempts to remove gender artifacts from such datasets are largely infeasible. Instead, the responsibility lies with researchers and practitioners to be aware that the distribution of images within datasets is highly gendered and hence develop methods which are robust to these distributional shifts across groups.
• Abstract（参考訳）: ジェンダーバイアスは大規模なビジュアルデータセットに存在することが知られており、下流モデルで反映または増幅することもできる。 多くの先行研究は、画像から性別表現情報を取り除こうとして、性別バイアスを緩和する方法を提案している。 これらのアプローチの実現可能性と実用性を理解するため、大規模なビジュアルデータセットに$\textit{gender artifacts}$が存在するかを調べる。 そこで本稿では,現代画像分類器で学習可能で,解釈可能なヒューマン・コロナリーを持つような,ジェンダーと相関する視覚的キューとして,$\textit{gender artifact}$を定義した。 分析の結果、性別のアーティファクトはCOCOデータセットやOpenImagesデータセットの中でユビキタスであり、低レベル情報(例えば、カラーチャネルの平均値)から高レベル画像(例えば、ポーズや人物の位置)まで至るところで発生することがわかった。 性別アーチファクトの普及を考えると、このようなデータセットから性別アーチファクトを取り除く試みは、ほとんど不可能であると主張する。 その代わり、研究者や実践者はデータセット内の画像の分布が高度に性的なものであることに気付き、グループ間の分散シフトに堅牢な方法を開発する責任を負う。

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