論文の概要: Massively Annotated Datasets for Assessment of Synthetic and Real Data in Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15234v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 17:10:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 13:12:44.796846
- Title: Massively Annotated Datasets for Assessment of Synthetic and Real Data in Face Recognition
- Title（参考訳）: 顔認識における合成・実データ評価のための大量の注釈付きデータセット
- Authors: Pedro C. Neto, Rafael M. Mamede, Carolina Albuquerque, Tiago Gonçalves, Ana F. Sequeira,
- Abstract要約: 実データと合成データを用いて学習したモデルの性能のドリフトについて検討する。
属性集合上の実データと合成データセットの差について検討する。
興味深いことに、我々は実際のサンプルが合成分布を説明するのに十分であるにもかかわらず、その逆はもはや真実ではないことを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2775636978045794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face recognition applications have grown in parallel with the size of datasets, complexity of deep learning models and computational power. However, while deep learning models evolve to become more capable and computational power keeps increasing, the datasets available are being retracted and removed from public access. Privacy and ethical concerns are relevant topics within these domains. Through generative artificial intelligence, researchers have put efforts into the development of completely synthetic datasets that can be used to train face recognition systems. Nonetheless, the recent advances have not been sufficient to achieve performance comparable to the state-of-the-art models trained on real data. To study the drift between the performance of models trained on real and synthetic datasets, we leverage a massive attribute classifier (MAC) to create annotations for four datasets: two real and two synthetic. From these annotations, we conduct studies on the distribution of each attribute within all four datasets. Additionally, we further inspect the differences between real and synthetic datasets on the attribute set. When comparing through the Kullback-Leibler divergence we have found differences between real and synthetic samples. Interestingly enough, we have verified that while real samples suffice to explain the synthetic distribution, the opposite could not be further from being true.
- Abstract（参考訳）: 顔認識アプリケーションは、データセットのサイズ、ディープラーニングモデルの複雑さ、計算能力と並行して成長している。
しかし、ディープラーニングモデルはより有能になるように進化し、計算能力は増加し続けていますが、利用可能なデータセットは取り外され、パブリックアクセスから取り除かれています。
プライバシと倫理的懸念は、これらの領域内の関連するトピックである。
ジェネレーティブな人工知能を通じて、研究者たちは顔認識システムのトレーニングに使用できる、完全に合成されたデータセットの開発に力を注いでいる。
しかし、最近の進歩は、実際のデータでトレーニングされた最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを達成するには不十分である。
実データセットと合成データセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスのドリフトを調べるために,大容量属性分類器(MAC)を用いて4つのデータセットのアノテーションを生成する。
これらのアノテーションから,各属性の分布を4つのデータセットに分けて検討する。
さらに,属性集合上の実データと合成データセットの違いについても検討する。
Kullback-Leibler の発散を比較したところ、実際のサンプルと合成サンプルの違いが判明した。
興味深いことに、我々は実際のサンプルが合成分布を説明するのに十分であるにもかかわらず、その逆はもはや真実ではないことを検証した。
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