論文の概要: Addressing Bias in Face Detectors using Decentralised Data collection with incentives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16024v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 09:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 15:03:04.089470
• Title: Addressing Bias in Face Detectors using Decentralised Data collection with incentives
• Title（参考訳）: インセンティブ付き分散データ収集による顔検出器のバイアス対応
• Authors: M. R. Ahan, Robin Lehmann, Richard Blythman
• Abstract要約: 我々は、このデータ中心のアプローチが、アルゴリズムの効率的なデータ収集を可能にするために、分散的にどのように促進されるかを示す。 FaceNet Embeddingsを用いたMultiTask Cascaded CNNを用いた顔検出および匿名化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments in machine learning have shown that successful models do not rely only on huge amounts of data but the right kind of data. We show in this paper how this data-centric approach can be facilitated in a decentralized manner to enable efficient data collection for algorithms. Face detectors are a class of models that suffer heavily from bias issues as they have to work on a large variety of different data. We also propose a face detection and anonymization approach using a hybrid MultiTask Cascaded CNN with FaceNet Embeddings to benchmark multiple datasets to describe and evaluate the bias in the models towards different ethnicities, gender, and age groups along with ways to enrich fairness in a decentralized system of data labeling, correction, and verification by users to create a robust pipeline for model retraining.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の最近の進歩は、成功したモデルは大量のデータだけでなく、正しい種類のデータに依存していることを示している。 本稿では,このデータ中心アプローチを分散化することで,アルゴリズムの効率的なデータ収集を実現する方法を提案する。 顔検出装置は、さまざまなデータを扱う必要があるため、バイアス問題に悩まされるモデルの1つである。 また,マルチタスクカスケードcnnとfacenet組込みによる顔検出と匿名化のアプローチを提案し,複数のデータセットをベンチマークし,異なる民族,性別,年齢グループに対するモデルのバイアスを記述・評価するとともに,データラベリング,修正,検証の分散システムにおいて,モデルリトレーニングのための堅牢なパイプラインを作成する方法を提案する。

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