Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distribution-aware Fairness Test Generation

論文の概要: Distribution-aware Fairness Test Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13935v2
Date: Mon, 29 May 2023 02:05:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-30 23:40:32.656965
Title: Distribution-aware Fairness Test Generation
Title（参考訳）: 分布認識公平性テスト生成
Authors: Sai Sathiesh Rajan, Ezekiel Soremekun, Yves Le Traon, Sudipta Chattopadhyay
Abstract要約: 分布を考慮したフェアネステスト手法(DistroFair)を提案する。 DistroFairは、画像の集合内のオブジェクトの分布(例えば、番号/向き)を自動的に学習する。次に、3つのセマンティック保存画像突然変異を用いて、画像中のオブジェクトを体系的にOODに変異させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.783115263717293
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This work addresses how to validate group fairness in image recognition software. We propose a distribution-aware fairness testing approach (called DistroFair) that systematically exposes class-level fairness violations in image classifiers via a synergistic combination of out-of-distribution (OOD) testing and semantic-preserving image mutation. DistroFair automatically learns the distribution (e.g., number/orientation) of objects in a set of images. Then it systematically mutates objects in the images to become OOD using three semantic-preserving image mutations -- object deletion, object insertion and object rotation. We evaluate DistroFair using two well-known datasets (CityScapes and MS-COCO) and three major, commercial image recognition software (namely, Amazon Rekognition, Google Cloud Vision and Azure Computer Vision). Results show that about 21% of images generated by DistroFair reveal class-level fairness violations using either ground truth or metamorphic oracles. DistroFair is up to 2.3x more effective than two main baselines, i.e., (a) an approach which focuses on generating images only within the distribution (ID) and (b) fairness analysis using only the original image dataset. We further observed that DistroFair is efficient, it generates 460 images per hour, on average. Finally, we evaluate the semantic validity of our approach via a user study with 81 participants, using 30 real images and 30 corresponding mutated images generated by DistroFair. We found that images generated by DistroFair are 80% as realistic as real-world images.
Abstract（参考訳）: 本研究は,画像認識ソフトウェアにおけるグループフェアネスの検証方法について述べる。画像分類器におけるクラスレベルのフェアネス違反を,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)テストとセマンティック保存画像の相乗的組み合わせにより体系的に公開する分布認識フェアネステスト手法(DistroFair)を提案する。 DistroFairは、画像の集合内のオブジェクトの分布(例えば、番号/向き)を自動的に学習する。次に、オブジェクトの削除、オブジェクト挿入、オブジェクト回転という3つのセマンティック保存されたイメージ変異を使用して、画像内のオブジェクトを体系的にOODに変形する。 2つの有名なデータセット(CityScapesとMS-COCO)と3つの主要な商用画像認識ソフトウェア(Amazon Rekognition、Google Cloud Vision、Azure Computer Vision)を使用してDistroFairを評価する。その結果、DistroFairが生成した画像の約21%は、基底真理または変成オラクルを用いてクラスレベルのフェアネス違反を明らかにしている。 DistroFairは2つのベースライン、すなわち2つのベースラインよりも2.3倍有効である。 (a)分布(ID)内でのみ画像を生成することに焦点を当てたアプローチ (b)原画像データセットのみを用いた公平性解析。さらに、DistroFairは効率的で、平均して1時間に460枚の画像を生成する。最後に,DistroFair が生成した実画像 30 と実画像 30 を用いて,81 人の被験者によるユーザスタディによるアプローチの意味的妥当性を評価する。その結果、DistroFairが生成した画像は現実世界の画像の80%がリアルであることが判明した。

関連論文リスト

Fine-grained Image-to-LiDAR Contrastive Distillation with Visual Foundation Models [55.99654128127689]
Visual Foundation Models (VFM) は、3D表現学習を強化するために使用される。 VFMは、弱制御された画素間コントラスト蒸留のためのセマンティックラベルを生成する。我々は,空間分布とカテゴリー周波数の不均衡に対応するために,点のサンプリング確率を適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T07:48:19Z)
Classes Are Not Equal: An Empirical Study on Image Recognition Fairness [100.36114135663836]
我々は,クラスが等しくないことを実験的に証明し,様々なデータセットにまたがる画像分類モデルにおいて,公平性の問題が顕著であることを示した。以上の結果から,モデルでは認識が困難であるクラスに対して,予測バイアスが大きくなる傾向が示唆された。データ拡張および表現学習アルゴリズムは、画像分類のある程度の公平性を促進することにより、全体的なパフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T07:54:50Z)
Fine-grained Recognition with Learnable Semantic Data Augmentation [68.48892326854494]
きめ細かい画像認識は、長年続くコンピュータビジョンの課題である。本稿では,識別領域損失問題を軽減するため,特徴レベルのトレーニングデータを多様化することを提案する。本手法は,いくつかの人気分類ネットワーク上での一般化性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-01T11:15:50Z)
Improving Human-Object Interaction Detection via Virtual Image Learning [68.56682347374422]
人間-物体相互作用(Human-Object Interaction、HOI)は、人間と物体の相互作用を理解することを目的としている。本稿では,仮想画像学習(Virtual Image Leaning, VIL)による不均衡分布の影響を軽減することを提案する。ラベルからイメージへの新たなアプローチであるMultiple Steps Image Creation (MUSIC)が提案され、実際の画像と一貫した分布を持つ高品質なデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-04T10:28:48Z)
Deepfake Detection of Occluded Images Using a Patch-based Approach [1.6114012813668928]
本研究では, 顔全体と顔のパッチを用いて, 障害物の有無で実像と偽像を識別する深層学習手法を提案する。偽画像を作成するには、FFHQイメージでStyleGANとStyleGAN2を、CelebAイメージでStarGANとPGGANをトレーニングする。提案手法は他の手法よりも早期に高い結果に到達し、異なる構築されたデータセットにおいてSoTAの結果を0.4%-7.9%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-10T12:12:14Z)
Using a Conditional Generative Adversarial Network to Control the Statistical Characteristics of Generated Images for IACT Data Analysis [55.41644538483948]
画像のプロパティの値に応じて、画像を複数のクラスに分割し、新しい画像を生成する際に必要なクラスを指定する。大気圧チェレンコフ望遠鏡(IACT)の画像の場合、重要な点は全画像ピクセル(画像サイズ)の明るさである。我々は,TAIGA-IACT実験で得られた画像と類似した画像を生成するために,cGAN技術を使用した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-28T22:30:33Z)
Embedding contrastive unsupervised features to cluster in- and out-of-distribution noise in corrupted image datasets [18.19216557948184]
Web画像検索に検索エンジンを使用することは、イメージデータセットを作成する際の手作業によるキュレーションに代わる誘惑的な手段である。主な欠点は、回収された間違った(ノイズの多い)サンプルの割合である。本稿では,教師なしのコントラスト特徴学習を用いた検出ステップから始める2段階のアルゴリズムを提案する。比較学習のアライメントと均一性原理により,OODサンプルは単位超球面上のIDサンプルから線形に分離できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-04T16:51:56Z)
Mix-up Self-Supervised Learning for Contrast-agnostic Applications [33.807005669824136]
コントラストに依存しないアプリケーションのための,最初の混合型自己教師型学習フレームワークを提案する。クロスドメイン・ミックスアップに基づく画像間の低分散に対処し、画像再構成と透明性予測に基づくプレテキストタスクを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-02T16:58:36Z)
A Self-supervised GAN for Unsupervised Few-shot Object Recognition [39.79912546252623]
本稿では、教師なし数発の物体認識について述べる。すべてのトレーニングイメージはラベル付けされておらず、テストイメージはクエリと、対象のクラス毎にラベル付きサポートイメージに分割されている。我々は,バニラGANを2つの損失関数で拡張し,それぞれが自己教師型学習を目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-16T19:47:26Z)
Data-driven Meta-set Based Fine-Grained Visual Classification [61.083706396575295]
本稿では, ノイズの多いWeb画像に対して, 微粒化認識のためのデータ駆動型メタセットベースアプローチを提案する。具体的には、少量のクリーンなメタセットでガイドされ、メタラーニング方式で選択ネットを訓練し、分布内および分布外ノイズ画像の識別を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-06T03:04:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。