論文の概要: Does Image Anonymization Impact Computer Vision Training?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05135v1
- Date: Thu, 8 Jun 2023 12:02:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 14:34:35.993359
- Title: Does Image Anonymization Impact Computer Vision Training?
- Title（参考訳）: 画像匿名化はコンピュータビジョントレーニングに影響を及ぼすか?
- Authors: H{\aa}kon Hukkel{\aa}s, Frank Lindseth
- Abstract要約: コンピュータビジョンモデルのトレーニングにおける画像匿名化が重要なコンピュータビジョンタスクに与える影響について検討する。
従来の画像の匿名化は、特に全身の匿名化において、最終的なモデルの性能に大きな影響を及ぼす。
現実的な匿名化は、顔匿名化の最小性能低下を反映するこの性能低下を軽減することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Image anonymization is widely adapted in practice to comply with privacy
regulations in many regions. However, anonymization often degrades the quality
of the data, reducing its utility for computer vision development. In this
paper, we investigate the impact of image anonymization for training computer
vision models on key computer vision tasks (detection, instance segmentation,
and pose estimation). Specifically, we benchmark the recognition drop on common
detection datasets, where we evaluate both traditional and realistic
anonymization for faces and full bodies. Our comprehensive experiments reflect
that traditional image anonymization substantially impacts final model
performance, particularly when anonymizing the full body. Furthermore, we find
that realistic anonymization can mitigate this decrease in performance, where
our experiments reflect a minimal performance drop for face anonymization. Our
study demonstrates that realistic anonymization can enable privacy-preserving
computer vision development with minimal performance degradation across a range
of important computer vision benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 画像の匿名化は、多くの地域でプライバシー規制に従うために広く採用されている。
しかし、匿名化はしばしばデータの品質を低下させ、コンピュータビジョン開発における有用性を低下させる。
本稿では,コンピュータビジョンモデルのトレーニングにおける画像匿名化が,重要なコンピュータビジョンタスク(検出,インスタンス分割,ポーズ推定)に与える影響について検討する。
具体的には、顔と全身の従来の匿名化と現実的な匿名化の両方を評価する共通検出データセットの認識低下をベンチマークする。
我々の総合的な実験は、従来の画像の匿名化が最終モデルの性能、特に全身の匿名化に大きく影響を与えることを反映している。
さらに,実際の匿名化は,顔の匿名化に対する最小のパフォーマンス低下を反映した,この性能低下を緩和できることがわかった。
本研究は,様々な重要なコンピュータビジョンベンチマークにおいて,プライバシ保全型コンピュータビジョン開発を最小限のパフォーマンス低下で実現できることを実証する。
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