Meta công bố bộ dữ liệu FACET để khảo sát độ thiên lệch của các mô hình thị giác máy tính

• Fairness in Computer Vision EvaluaTion
• Một benchmark tổng hợp mới để đánh giá tính công bằng của các mô hình thị giác máy tính trên các tác vụ phân loại, phát hiện, phân đoạn theo thể hiện và các tác vụ dựa trên thị giác nói chung
• Gồm 32.000 hình ảnh chứa 50.000 người
• Được các chuyên gia gán nhãn thủ công cho các thuộc tính nhân khẩu học (ví dụ: giới tính, độ tuổi), các thuộc tính thể chất bổ sung (ví dụ: màu da, kiểu tóc) và các lớp liên quan đến con người (ví dụ: vận động viên bóng rổ, bác sĩ)
• Cũng bao gồm 69.000 nhãn về người, tóc và quần áo có trong bộ dữ liệu SA-1B (Segment Anything)
• FACET chỉ được sử dụng cho mục đích đánh giá nghiên cứu và không thể dùng cho huấn luyện
• Cung cấp kèm cả bộ dữ liệu và trình khám phá bộ dữ liệu
• Đồng thời, Meta cũng đổi giấy phép của mô hình thị giác đã công bố trước đó là DINOv2 sang Apache 2.0

[xguru]

DINOv2 - Mô hình thị giác máy tính tự giám sát do Meta AI công bố