Women Wearing Lipstick: Measuring the Bias Between an Object and Its Related Gender

要約

この論文では、画像キャプション システムにおけるジェンダー バイアスに対するオブジェクトの影響を調査します。
私たちの結果は、性別固有のオブジェクトのみが強い性別バイアスを持っていることを示しています（例：女性の口紅）。
さらに、バイアスの程度を測定し、あらゆる画像キャプション システムのプラグインとして使用できる、視覚的な意味論に基づく性別スコアを提案します。
私たちの実験は、性別スコアの有用性を実証しています。なぜなら、私たちのスコアがキャプションとそれに関連する性別の間のバイアス関係を測定できることが観察されたからです。
したがって、私たちのスコアは、既存のオブジェクト ジェンダー Co-Occ アプローチへの追加の指標として使用できます。
コードとデータは \url{https://github.com/ahmedssabir/GenderScore} で公開されています。

要約(オリジナル)

In this paper, we investigate the impact of objects on gender bias in image captioning systems. Our results show that only gender-specific objects have a strong gender bias (e.g., women-lipstick). In addition, we propose a visual semantic-based gender score that measures the degree of bias and can be used as a plug-in for any image captioning system. Our experiments demonstrate the utility of the gender score, since we observe that our score can measure the bias relation between a caption and its related gender; therefore, our score can be used as an additional metric to the existing Object Gender Co-Occ approach. Code and data are publicly available at \url{https://github.com/ahmedssabir/GenderScore}.

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