大型图像数据集：计算机视觉的隐忧？ - WACV 2021

大型图像数据集：计算机视觉的隐忧？ - WACV 2021

Abeba Birhane 和 Vinay Uday Prabhu 在 2021年IEEE冬季应用计算机视觉会议 (WACV) 上发表了题为 '大型图像数据集：计算机视觉的一次空洞胜利？' 的论文。

近年来，大型图像数据集的出现推动了计算机视觉技术的快速发展。然而，这篇论文对这种依赖大型数据集的趋势提出了质疑，并探讨了其潜在的负面影响。

论文主要观点：

• 大型图像数据集通常缺乏多样性和代表性，可能导致训练出的模型存在偏见和歧视。* 数据集的收集和标注过程可能存在伦理问题，例如侵犯隐私和数据偏见。* 过度依赖大型数据集可能阻碍计算机视觉领域探索新的、更有效的方法。

结论：

虽然大型图像数据集为计算机视觉带来了显著进步，但我们必须关注其潜在的风险和局限性。作者呼吁在构建和使用数据集时更加注重伦理和社会责任，并探索更平衡和可持续的计算机视觉发展道路。