論文の概要: Sensitive Image Classification by Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16446v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 02:34:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:00:31.691655
- Title: Sensitive Image Classification by Vision Transformers
- Title（参考訳）: 視覚変換器による感性画像分類
- Authors: Hanxian He, Campbell Wilson, Thanh Thi Nguyen, Janis Dalins,
- Abstract要約: ビジョントランスモデルは自己認識機構を利用して、文脈的局所要素間のグローバルな相互作用をキャプチャする。
本研究では,様々な視覚変換器モデルと従来のトレーニング済みResNetモデルの比較分析を行った。
その結果、ビジョントランスフォーマーネットワークは、事前訓練されたベンチマークモデルを超え、優れた分類と検出能力を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9598097298813262
- License:
- Abstract: When it comes to classifying child sexual abuse images, managing similar inter-class correlations and diverse intra-class correlations poses a significant challenge. Vision transformer models, unlike conventional deep convolutional network models, leverage a self-attention mechanism to capture global interactions among contextual local elements. This allows them to navigate through image patches effectively, avoiding incorrect correlations and reducing ambiguity in attention maps, thus proving their efficacy in computer vision tasks. Rather than directly analyzing child sexual abuse data, we constructed two datasets: one comprising clean and pornographic images and another with three classes, which additionally include images indicative of pornography, sourced from Reddit and Google Open Images data. In our experiments, we also employ an adult content image benchmark dataset. These datasets served as a basis for assessing the performance of vision transformer models in pornographic image classification. In our study, we conducted a comparative analysis between various popular vision transformer models and traditional pre-trained ResNet models. Furthermore, we compared them with established methods for sensitive image detection such as attention and metric learning based CNN and Bumble. The findings demonstrated that vision transformer networks surpassed the benchmark pre-trained models, showcasing their superior classification and detection capabilities in this task.
- Abstract（参考訳）: 児童の性的虐待の画像の分類に関しては、類似したクラス間相関と多様なクラス間相関を管理することが大きな課題である。
ビジョントランスフォーマーモデルは、従来の深層畳み込みネットワークモデルとは異なり、文脈的局所要素間のグローバルな相互作用をキャプチャするために自己認識機構を利用する。
これにより、画像パッチを効果的にナビゲートし、誤った相関を回避し、注意マップの曖昧さを低減し、コンピュータビジョンタスクにおける有効性を証明できる。
子どもの性的虐待データを直接分析する代わりに、クリーンな画像とポルノ画像からなるデータセットと、RedditとGoogle Open Imagesのデータから得られたポルノ画像を含む3つのクラスを構築した。
実験では、成人向けコンテンツ画像ベンチマークデータセットも採用した。
これらのデータセットは、ポルノ画像分類における視覚変換器モデルの性能を評価する基盤となった。
本研究では,様々な視覚変換器モデルと従来のトレーニング済みResNetモデルの比較分析を行った。
さらに、注意力やメトリクス学習に基づくCNNやBumbleといった、感度の高い画像検出のための確立された手法と比較した。
その結果、ビジョントランスフォーマーネットワークは、事前訓練されたモデルよりも優れており、このタスクの優れた分類と検出能力を示していることがわかった。
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