画像捕獲における社会的Bias増幅の定量化【JST・京大機械翻訳】

Hirota Yusuke; Nakashima Yuta; Garcia Noa

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201090911660 整理番号：22P0312045

画像捕獲における社会的Bias増幅の定量化【JST・京大機械翻訳】

Quantifying Societal Bias Amplification in Image Captioning

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

画像キャプティングにおける社会的バイアス増幅を研究した。画像キャプティングモデルは,性別と人種バイアスを永続することが示されているが,キャプションにおける社会的バイアスを測定し,定量化し,評価する計量は,まだ標準化されていない。各メトリックの強度と限界に関する包括的な研究を提供し,LICを提案し,キャプテーションバイアス増幅を研究するためのメトリックを提案した。画像キャプテーションのためには,保護属性の正しい予測に焦点を合わせるのは十分ではなく,全体の文脈を考慮に入れるべきであると主張する。伝統的および最先端の画像キャプテーションモデルに関する広範な評価を行い,驚くべきことに,保護された属性予測に焦点を当てるだけで,バイアス緩和モデルが予想外にバイアスを増幅していることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , 医用画像処理

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