論文の概要: A data-centric approach to class-specific bias in image data augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04120v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 00:32:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:45:48.201741
• Title: A data-centric approach to class-specific bias in image data augmentation
• Title（参考訳）: 画像データ拡張におけるクラス依存バイアスに対するデータ中心アプローチ
• Authors: Athanasios Angelakis and Andrey Rass
• Abstract要約: データ拡張(DA)は、コンピュータビジョンにおけるモデルの一般化を促進するが、バイアスを導入し、クラス精度に不均一に影響を及ぼす可能性がある。 DAのクラス固有のバイアスは、ImageNetと異なるデータセットを含む様々なデータセットでランダムなトリミングによって評価する。 これはモデル選択に対するニュアンスなアプローチを示唆し、バイアス緩和を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data augmentation (DA) enhances model generalization in computer vision but may introduce biases, impacting class accuracy unevenly. Our study extends this inquiry, examining DA's class-specific bias across various datasets, including those distinct from ImageNet, through random cropping. We evaluated this phenomenon with ResNet50, EfficientNetV2S, and SWIN ViT, discovering that while residual models showed similar bias effects, Vision Transformers exhibited greater robustness or altered dynamics. This suggests a nuanced approach to model selection, emphasizing bias mitigation. We also refined a "data augmentation robustness scouting" method to manage DA-induced biases more efficiently, reducing computational demands significantly (training 112 models instead of 1860; a reduction of factor 16.2) while still capturing essential bias trends.
• Abstract（参考訳）: データ拡張(da)はコンピュータビジョンにおけるモデルの一般化を増強するが、偏りをもたらし、クラス精度に不均一に影響を及ぼす可能性がある。 この調査は、ImageNetと異なるデータセットを含む様々なデータセットにおけるDAのクラス固有のバイアスをランダムな収穫によって調べ、拡張する。 我々はResNet50,EfficientNetV2S,SWIN ViTを用いてこの現象を評価し,残差モデルが類似したバイアス効果を示したが,ビジョントランスフォーマーはより堅牢性や動的変化を示した。 これは、バイアス緩和を強調する、モデル選択に対する微妙なアプローチを示唆する。 また,da誘発バイアスをより効率的に管理する「データ強化ロバストネススカウティング」手法を洗練し,計算要求を大幅に削減した(1860年ではなく112モデルのトレーニング,第16.2因子の削減)。

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