論文の概要: Flickr Africa: Examining Geo-Diversity in Large-Scale, Human-Centric Visual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08656v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 20:12:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 18:44:25.179907
• Title: Flickr Africa: Examining Geo-Diversity in Large-Scale, Human-Centric Visual Data
• Title（参考訳）: Flickr Africa:大規模で人間中心のビジュアルデータでジオ多様性を調べる
• Authors: Keziah Naggita, Julienne LaChance, Alice Xiang
• Abstract要約: アフリカの各国に関連付けられた地理タグ付きFlickr画像を用いて、大規模な人中心画像の地理的多様性を解析した。 欧州の人口適合国と比較して,利用可能なデータの量と内容について報告する。 我々は、アフリカからのかなりの数の画像が、非地元の写真家によって撮影されている証拠として、他者現象の発見を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4022338837261525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biases in large-scale image datasets are known to influence the performance of computer vision models as a function of geographic context. To investigate the limitations of standard Internet data collection methods in low- and middle-income countries, we analyze human-centric image geo-diversity on a massive scale using geotagged Flickr images associated with each nation in Africa. We report the quantity and content of available data with comparisons to population-matched nations in Europe as well as the distribution of data according to fine-grained intra-national wealth estimates. Temporal analyses are performed at two-year intervals to expose emerging data trends. Furthermore, we present findings for an ``othering'' phenomenon as evidenced by a substantial number of images from Africa being taken by non-local photographers. The results of our study suggest that further work is required to capture image data representative of African people and their environments and, ultimately, to improve the applicability of computer vision models in a global context.
• Abstract（参考訳）: 大規模画像データセットのバイアスは、地理的文脈の関数としてのコンピュータビジョンモデルの性能に影響を与えることが知られている。 低所得国と中所得国における標準インターネットデータ収集手法の限界を調査するために,アフリカの各国に関連付けられた地理タグ付きflickr画像を用いて,人間中心の地理多様性を大規模に解析した。 我々は、欧州の人口マッチング国と比較したデータ量と内容、および国内富裕層推計によるデータ分布について報告する。 時間的分析は2年間隔で行われ、新しいデータトレンドを暴露する。 さらに,アフリカからの大量の画像が非地元写真家によって撮影されていることを裏付ける「他者」現象の発見を示す。 本研究の結果から,アフリカ人とその環境を代表する画像データを取得し,最終的にはグローバルコンテキストにおけるコンピュータビジョンモデルの適用性を向上させるために,さらなる作業が必要であることが示唆された。

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