SLED(SLidingEncoder and Decoder): 短文用モデルを長文に適用する手法

  • Efficient Long-Text Understanding with Short-Text Models [38.8]
    SLEDは、バトルテストされた短文事前訓練されたLMを再利用し活用する、長いシーケンスを処理するための単純なアプローチである。 入力を重なり合うチャンクに分割し、それぞれを短文のLMエンコーダでエンコードし、事前訓練されたデコーダを使用してチャンク間で情報を融合する。 SLEDは、最大50倍の大きさで、専用で高価な事前訓練ステップを必要とする特殊なモデルと競合している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 1 Aug 2022 11:14:39 GMT)

CelebV-HQ

  • CelebV-HQ: A Large-Scale Video Facial Attributes Dataset [94.3]
    CelebV-HQには35,666本のビデオクリップがあり、解像度は少なくとも512×512で、15,653個のIDが含まれている。 年齢、民族性、明るさ安定性、動きのスムーズさ、頭部の多様性、データ品質の観点から包括的な分析を行う。 その汎用性とポテンシャルは、2つの代表的タスク、すなわち無条件映像生成とビデオ顔属性編集において検証される。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 25 Jul 2022 17:57:07 GMT)

Multifaceデータセット

  • Multiface: A Dataset for Neural Face Rendering [108.4]
    本研究では,新しいマルチビュー,高解像度のヒューマン・フェイス・データセットであるMultifaceを提案する。 顔のパフォーマンスの高解像度同期映像をキャプチャする大規模なマルチカメラ装置であるMugsyを紹介する。 Multifaceの目的は、学術コミュニティにおける高品質データへのアクセシビリティのギャップを埋め、VRテレプレゼンスの研究を可能にすることである。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 22 Jul 2022 17:55:39 GMT)

Uncertainty Estimationの評価

  • Towards Clear Expectations for Uncertainty Estimation [64.2]
    不確実性定量化(UQ)は、信頼できる機械学習(ML)を実現するために不可欠である ほとんどのUQ手法は、異なる不整合評価プロトコルに悩まされている。 この意見書は、これらの要件を5つの下流タスクを通して指定することで、新たな視点を提供する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 27 Jul 2022 07:50:57 GMT)
    • Uncertainty Estimation はとても重要な要素であり、その評価を行った論文
      • ではあるが、消化不良感がある。論文でも指摘されているが不確実性をうまく評価できるベンチマークの開発が必要そう

ビジネスにおけるAlgorithmic Fairnessのサーベイ、公平性と因果的メカニズム

  • Algorithmic Fairness in Business Analytics: Directions for Research and Practice [24.3]
    本稿では,アルゴリズムフェアネスの先見的,BAに着目したレビューを行う。 まず、バイアスの源泉と測定方法、およびバイアス緩和アルゴリズムに関する最先端の研究について概説する。 次に、ユーティリティ・フェアネスの関係について詳細な議論を行い、これらの2つの構成要素間のトレードオフの頻繁な仮定は、しばしば間違いまたは近視的であることを強調した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 22 Jul 2022 10:21:38 GMT)
    • よくあるFairnessのサーベイではあるが、最近の状況・事例や様々な見方を知るために参考になる。
  • Causal Fairness Analysis [68.1]
    意思決定設定における公平性の問題を理解し、モデル化し、潜在的に解決するためのフレームワークを導入します。 我々のアプローチの主な洞察は、観測データに存在する格差の定量化と、基礎となる、しばしば観測されていない、因果的なメカニズムの収集を結びつけることである。 本研究は,文献中の異なる基準間の関係を整理し,説明するための最初の体系的試みであるフェアネスマップにおいて,本研究の成果を左右するものである。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 23 Jul 2022 01:06:34 GMT)
    • 意思決定における公平性の問題をモデル化、100ページ超と教科書並みの記載がある。

衛星画像を併用した自動車のLocalization

  • Satellite Image Based Cross-view Localization for Autonomous Vehicle [78.7]
    本稿では,市販の高精細衛星画像を使用可能な地図として利用することにより,良好な精度でクロスビュー車両のローカライゼーションを実現することができることを示す。 従来の方法では、このタスクを画像検索、すなわち、車両が捉えた地上画像と衛星画像とのマッチングとしてのみ扱う。本稿では,画像検索の共通知識から外れた,新しいクロスビュー定位手法を提案する。 具体的には,(1)地上の視界と頭上の視界の間の幾何学的ギャップを埋めるために計測された3次元点を利用した幾何学的特徴抽出器 (GaFE) ,(2) 姿勢認識特徴抽出を促進するために三重項損失を適用したPose Aware Branch (PAB) ,(3) レバンス・マルカルト (LM) アルゴリズムを用いたRecursive Pose Refine Branch (RPRB) を開発し,実際の車両に対する最初のポーズを反復的に調整する。 
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 27 Jul 2022 13:16:39 GMT)
    • GPSだけでは不十分な用途・場所では位置（＋角度など）の推定（Localization）に画像を用いることは一般的に行われている。Localizationを衛星画像を活用して高精度に行う手法を提案。

Open Source Vizier

Measuring Causal Effects of Data Statistics on Language Model’s `Factual’ Predictions

  • Measuring Causal Effects of Data Statistics on Language Model’s `Factual’ Predictions [59.3]
    大量のトレーニングデータが、最先端のNLPモデルの高性能化の大きな理由の1つである。 トレーニングデータがどのように予測に影響を及ぼすかを記述するための言語を,因果的フレームワークを通じて提供する。 我々のフレームワークは、高価なモデルの再訓練の必要性を回避し、観測データのみに基づいて因果効果を推定することができる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 28 Jul 2022 17:36:24 GMT)
    • 言語モデルにおいて[MASK]の中を共起関係（相関）で予測しているのか、意味的な背景があって予測しているのかは不明瞭である。因果推論のフレームワークで妥当に推測ができているの確認可能という報告。

ALBench: Active Learningのベンチマーク

  • ALBench: A Framework for Evaluating Active Learning in Object Detection [102.8]
    本稿では、オブジェクト検出におけるアクティブラーニングを評価するために、ALBenchという名前のアクティブラーニングベンチマークフレームワークをコントリビュートする。 自動深層モデルトレーニングシステム上で開発されたこのALBenchフレームワークは、使いやすく、さまざまなアクティブな学習アルゴリズムと互換性があり、同じトレーニングおよびテストプロトコルを保証する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 27 Jul 2022 07:46:23 GMT)

回転によるバックドア埋め込み

  • Just Rotate it: Deploying Backdoor Attacks via Rotation Transformation [48.2]
    回転に基づく画像変換により,高い効率のバックドアを容易に挿入できることが判明した。 私たちの研究は、バックドア攻撃のための、新しく、シンプルで、物理的に実現可能で、非常に効果的なベクターに焦点を当てています。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 22 Jul 2022 00:21:18 GMT)