Abstrakt. Förekomsten av fördomar i befintliga objektigenkänningsdata är nu välkänd i datorseendegemenskapen. Även om det fortfarande är fråga om huruvida det är möjligt att skapa en objektiv datauppsättning med begränsade resurser, föreslår vi i detta arbete en diskriminerande ram som direkt utnyttjar datauppsättningens fördomar under utbildningen. I synnerhet, vår modell lär sig två uppsättningar av vikter: (1) snedvektorer associerade med varje enskild datauppsättning, och (2) visuella världsvikter som är gemensamma för alla datauppsättningar, som lärs genom att ångra tillhörande fördomar från varje datauppsättning. De visuella världsvikterna förväntas vara vår bästa möjliga approximation till objektmodellen tränad på en objektiv datauppsättning, och därmed tenderar att ha god generaliseringsförmåga. Vi visar hur effektiv vår modell är genom att tillämpa de inlärda vikterna på en ny, osynlig datauppsättning, och rapportera överlägsna resultat för både klassificering och detektion uppgifter jämfört med en klassisk SVM som inte förklarar förekomsten av partiskhet. Sammantaget anser vi att det är fördelaktigt att uttryckligen redogöra för partiskhet när man kombinerar flera datauppsättningar.
En uppföljningsstudie REF utnyttjade dataset-fördomar under utbildningsfasen.
Undoing the Damage of Dataset Bias
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}