Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image-Text Out-Of-Context Detection Using Synthetic Multimodal Misinformation

論文の概要: Image-Text Out-Of-Context Detection Using Synthetic Multimodal Misinformation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08783v1
Date: Mon, 29 Jan 2024 11:55:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 05:40:54.659574
Title: Image-Text Out-Of-Context Detection Using Synthetic Multimodal Misinformation
Title（参考訳）: 合成マルチモーダル誤報を用いた画像テキストアウトオブオフコンテキスト検出
Authors: Fatma Shalabi, Huy H. Nguyen, Hichem Felouat, Ching-Chun Chang, Isao Echizen,
Abstract要約: 我々は,合成データ生成を用いたOOCD(Out-Of-Context Detection)の新たな手法について検討した。我々はOOCD用に特別に設計されたデータセットを作成し、正確な分類のための効率的な検出器を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.776923607006086
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Misinformation has become a major challenge in the era of increasing digital information, requiring the development of effective detection methods. We have investigated a novel approach to Out-Of-Context detection (OOCD) that uses synthetic data generation. We created a dataset specifically designed for OOCD and developed an efficient detector for accurate classification. Our experimental findings validate the use of synthetic data generation and demonstrate its efficacy in addressing the data limitations associated with OOCD. The dataset and detector should serve as valuable resources for future research and the development of robust misinformation detection systems.
Abstract（参考訳）: 誤報はデジタル情報の増大の時代において大きな課題となり、効果的な検出方法の開発が求められている。我々は,合成データ生成を用いたOOCD(Out-Of-Context Detection)の新たな手法について検討した。我々はOOCD用に特別に設計されたデータセットを作成し、正確な分類のための効率的な検出器を開発した。実験により, OOCDに関連するデータ制限に対処する上で, 合成データ生成の有効性を検証した。データセットと検出器は、将来の研究と堅牢な誤情報検出システムの開発のための貴重な資源として役立てるべきである。

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