論文の概要: Fake or JPEG? Revealing Common Biases in Generated Image Detection Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17608v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 11:39:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 15:47:16.888814
- Title: Fake or JPEG? Revealing Common Biases in Generated Image Detection Datasets
- Title（参考訳）: フェイクかJPEGか? 生成した画像検出データセットの共通バイアスを明らかにする
- Authors: Patrick Grommelt, Louis Weiss, Franz-Josef Pfreundt, Janis Keuper,
- Abstract要約: AI生成画像検出のための多くのデータセットには、JPEG圧縮と画像サイズに関するバイアスが含まれている。
我々は、検出器が本当にこれらの望ましくない要因から学習できることを実証した。
これにより、ResNet50とSwin-T検出器のクロスジェネレータ性能が11%以上向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.554757265434464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The widespread adoption of generative image models has highlighted the urgent need to detect artificial content, which is a crucial step in combating widespread manipulation and misinformation. Consequently, numerous detectors and associated datasets have emerged. However, many of these datasets inadvertently introduce undesirable biases, thereby impacting the effectiveness and evaluation of detectors. In this paper, we emphasize that many datasets for AI-generated image detection contain biases related to JPEG compression and image size. Using the GenImage dataset, we demonstrate that detectors indeed learn from these undesired factors. Furthermore, we show that removing the named biases substantially increases robustness to JPEG compression and significantly alters the cross-generator performance of evaluated detectors. Specifically, it leads to more than 11 percentage points increase in cross-generator performance for ResNet50 and Swin-T detectors on the GenImage dataset, achieving state-of-the-art results. We provide the dataset and source codes of this paper on the anonymous website: https://www.unbiased-genimage.org
- Abstract（参考訳）: 生成画像モデルの普及により、人工的コンテンツを検出する緊急の必要性が浮き彫りになってきた。
その結果、多数の検出器と関連するデータセットが出現した。
しかし、これらのデータセットの多くは必然的に望ましくないバイアスを導入し、検出器の有効性と評価に影響を与える。
本稿では,AI生成画像検出のための多くのデータセットにはJPEG圧縮と画像サイズに関するバイアスが含まれていることを強調する。
GenImageデータセットを用いて、検出者がこれらの望ましくない要因から実際に学習できることを実証する。
さらに,名前付きバイアスの除去はJPEG圧縮に対するロバスト性を大幅に向上させ,評価検出器のクロスジェネレータ性能を著しく変化させることを示した。
具体的には、GenImageデータセット上のResNet50とSwin-T検出器のクロスジェネレータ性能が11パーセント以上向上し、最先端の結果が得られた。
我々は匿名のウェブサイトで、この論文のデータセットとソースコードを提供しています。
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