論文の概要: Dark-Skin Individuals Are at More Risk on the Street: Unmasking Fairness Issues of Autonomous Driving Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02935v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 18:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 17:50:42.985564
• Title: Dark-Skin Individuals Are at More Risk on the Street: Unmasking Fairness Issues of Autonomous Driving Systems
• Title（参考訳）: 暗い肌の個人が街路でより危険にさらされる―自動運転システムの公正性問題
• Authors: Xinyue Li and Zhenpeng Chen and Jie M. Zhang and Federica Sarro and Ying Zhang and Xuanzhe Liu
• Abstract要約: 本稿では,自律走行システムにおける重要な課題である自動歩行者検出の公平性試験を行う。 我々は,大規模な実世界のデータセットを用いて,人口集団間で広く研究されている8つの歩行者検出器を評価した。 以上の結果から,年齢や肌の色調に有意な公平性障害がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.336370022554917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper conducts fairness testing on automated pedestrian detection, a crucial but under-explored issue in autonomous driving systems. We evaluate eight widely-studied pedestrian detectors across demographic groups on large-scale real-world datasets. To enable thorough fairness testing, we provide extensive annotations for the datasets, resulting in 8,311 images with 16,070 gender labels, 20,115 age labels, and 3,513 skin tone labels. Our findings reveal significant fairness issues related to age and skin tone. The detection accuracy for adults is 19.67% higher compared to children, and there is a 7.52% accuracy disparity between light-skin and dark-skin individuals. Gender, however, shows only a 1.1% difference in detection accuracy. Additionally, we investigate common scenarios explored in the literature on autonomous driving testing, and find that the bias towards dark-skin pedestrians increases significantly under scenarios of low contrast and low brightness. We publicly release the code, data, and results to support future research on fairness in autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律走行システムにおける重要な課題である自動歩行者検出の公平性試験を行う。 大規模実世界のデータセット上で,人口集団間で広く研究されている8つの歩行者検出器を評価した。 その結果、16,070の性別ラベル、20,115の年齢ラベル、3,513の肌色ラベルを持つ8,311の画像が得られた。 以上の結果から,年齢や肌の色調に有意な公平性が認められた。 成人の検知精度は小児に比べて19.67%高く、光肌と暗肌の差は7.52%である。 しかし、性別は検出精度が1.1%しか差がない。 さらに、自律走行テストの文献で考察された一般的なシナリオを調査し、暗い肌の歩行者に対するバイアスが、低いコントラストと低い輝度のシナリオで著しく増加することを見出した。 我々は、自動運転の公正性に関する将来の研究を支援するために、コード、データ、結果を公開します。

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