- Fairness in Computer Vision EvaluaTion
- classification, detection, instance segmentation और visual grounding tasks सहित कंप्यूटर विज़न मॉडलों की fairness का मूल्यांकन करने के लिए एक नया व्यापक benchmark
- 50,000 लोगों को शामिल करने वाली 32,000 images से बना
- demographic attributes (जैसे: gender, age), अतिरिक्त physical attributes (जैसे: skin tone, hairstyle) और person-related classes (जैसे: basketball player, doctor) के लिए पेशेवर human annotators द्वारा labeled
- SA-1B (Segment Anything) dataset में शामिल person, hair और clothing labels के 69,000 items भी शामिल
- FACET का उपयोग केवल research evaluation उद्देश्यों के लिए किया जाएगा और training के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता
- dataset और dataset explorer साथ में उपलब्ध
- इसके साथ, पहले जारी किए गए vision model DINOv2 का license Apache 2.0 में बदल दिया गया
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DINOv2 - Meta AI द्वारा जारी self-supervised learning सक्षम computer vision मॉडल