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自动驾驶可视数据集的属性注释与偏差评估
本研究关注在自动驾驶领域中经常被忽视的公平问题，特别是在基于视觉感知和预测系统方面，这对自动驾驶车辆的整体运行起着至关重要的作用。我们重点分析了用于训练人和车辆检测系统的一些常用视觉数据集中存在的偏见。我们引入了一种注释方法和一种专门的注释
PDF7 months ago
VisionKG：通过知识图谱释放视觉数据集的力量
我们提出了一种基于知识图谱和语义网络技术的 Vision Knowledge Graph（VisionKG），用于链接、组织和管理具有异构特征的视觉数据集，提供简单访问和查询不同格式和分类法的最新视觉数据集，增强语义丰富性并通过 SPARQ
PDF9 months ago
贝叶斯神经网络后验估计尖化对隐性视觉偏差的缓解
这篇论文提出了一种基于贝叶斯神经网络的去偏方法，通过刻画后验概率与数据偏差 (or 伪相关性) 之间的关系，利用高确信性的核心特征代替不确定性高的特征，从而提高了模型的公平性和准确性。
PDFa year ago
AAAI基于场景图的常识知识在文本环境中的应用
本文研究了在文本游戏中使用基于视觉数据集得到的常识推理有助于提高游戏 AI 效率的优势，对比了空间关系的统计信息并在常识推理任务中进行验证实验，结果表明该方法优于现有最先进的方法。
PDF2 years ago
HSPACE：在复杂环境中动态合成参数人形
通过构建大规模逼真人体运动数据集，对合成与真实数据进行综合分析，以提高在多人实际场景下的人体姿态及形状识别技术应用的效果。
PDF3 years ago
CVPR基于实例的因果特征选择用于模型解释
本文提出一个解释黑盒视觉分类器的因果推断扩展，即在实例特征选取的基础上选择对模型输出具有最大因果效应的特征子集，并使用相对熵距离量化这些特征子集的因果影响，该方法运用于多个视觉数据集中并证明了其高效性。
PDF3 years ago
两步解缠方法
本文通过对相关性因素的筛选以及使用对抗性训练提出了一种简单的解决数据因素去相关的方法，并展示了在视觉数据集和金融数据上的效用。
PDF7 years ago