I detta arbete undersöker vi om toppmoderna objektdetekteringssystem har rättvisa prediktiva prestanda på fotgängare med olika hudtoner. Detta arbete motiveras av många färska exempel på ML- och visionssystem som visar högre felfrekvenser för vissa befolkningsgrupper än andra. Vi noterar en befintlig stor skala dataset som innehåller fotgängare, BDD100K, med Fitzpatrick hudtoner i intervall [1][2][3] eller [4][5][6]. Vi ger sedan en djup jämförande analys av prestanda mellan dessa två hudton grupperingar, finner att varken tid på dagen eller ocklusion förklara detta beteende, vilket tyder på att denna skillnad är inte bara resultatet av fotgängare i 4-6 intervallet som visas i svårare scener för upptäckt. Vi undersöker i vilken utsträckning tid på dygnet, ocklusion och omviktning av den övervakade förlusten under träningen påverkar denna prediktiva partiskhet.
En annan studie undersökte rättvisa prediktiva prestanda i state-of-the-art objekt detektionssystem på fotgängare med olika hudtyper, hitta högre precision på lägre Fitzpatrick hudtyper (lättare hud) än högre hudtyper (darker hud) REF.
Predictive Inequity in Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}