論文の概要: Thinking Racial Bias in Fair Forgery Detection: Models, Datasets and Evaluations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14367v2
- Date: Sat, 31 Aug 2024 15:28:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 17:11:28.218939
- Title: Thinking Racial Bias in Fair Forgery Detection: Models, Datasets and Evaluations
- Title（参考訳）: 公正な偽造検出におけるラシアルバイアスを考える:モデル,データセット,評価
- Authors: Decheng Liu, Zongqi Wang, Chunlei Peng, Nannan Wang, Ruimin Hu, Xinbo Gao,
- Abstract要約: 最初に、Fair Forgery Detection(FairFD)データセットと呼ばれる専用のデータセットをコントリビュートし、SOTA(Public State-of-the-art)メソッドの人種的偏見を証明する。
我々は、偽りの結果を避けることができる平均的メトリクスと実用正規化メトリクスを含む新しいメトリクスを設計する。
また,有効で堅牢な後処理技術であるBias Pruning with Fair Activations (BPFA)も提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.52709761339949
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the successful development of deep image generation technology, forgery detection plays a more important role in social and economic security. Racial bias has not been explored thoroughly in the deep forgery detection field. In the paper, we first contribute a dedicated dataset called the Fair Forgery Detection (FairFD) dataset, where we prove the racial bias of public state-of-the-art (SOTA) methods. Different from existing forgery detection datasets, the self-constructed FairFD dataset contains a balanced racial ratio and diverse forgery generation images with the largest-scale subjects. Additionally, we identify the problems with naive fairness metrics when benchmarking forgery detection models. To comprehensively evaluate fairness, we design novel metrics including Approach Averaged Metric and Utility Regularized Metric, which can avoid deceptive results. We also present an effective and robust post-processing technique, Bias Pruning with Fair Activations (BPFA), which improves fairness without requiring retraining or weight updates. Extensive experiments conducted with 12 representative forgery detection models demonstrate the value of the proposed dataset and the reasonability of the designed fairness metrics. By applying the BPFA to the existing fairest detector, we achieve a new SOTA. Furthermore, we conduct more in-depth analyses to offer more insights to inspire researchers in the community.
- Abstract（参考訳）: 深層画像生成技術の発展が成功したため、偽造検出は社会と経済の安全保障においてより重要な役割を担っている。
深部偽造検出分野では, 顔面バイアスは徹底的に調査されていない。
本稿では、まずFair Forgery Detection(FairFD)データセットと呼ばれる専用データセットを寄贈し、SOTA(Public State-of-the-art)メソッドの人種的偏見を証明する。
既存の偽造検出データセットとは異なり、自己構築されたFairFDデータセットは、バランスの取れた人種比と、最も大規模な被験者との多様な偽造生成画像を含んでいる。
さらに, 偽検出モデルのベンチマークを行う際に, 虚偽の公平度指標の問題点を同定する。
公平さを包括的に評価するために、我々は、偽装的な結果を避けることができる平均的メトリクスと実用正規化メトリクスを含む新しいメトリクスを設計する。
また,有効で堅牢な後処理技術であるBias Pruning with Fair Activations (BPFA)も提案する。
12の代表的な偽造検出モデルを用いて行われた大規模な実験は、提案したデータセットの価値と、設計された公正度メトリクスの理性を示す。
BPFAを既存の最良検出器に適用することにより、新しいSOTAを実現する。
さらに、より詳細な分析を行い、コミュニティの研究者に刺激を与えるための洞察を提供する。
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