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GRoFA: Noise-Gated Adapters for Jointly Fair and Robust Face Embeddings
末本 歩夢、荒川 豊、峯 恒憲
顔画像の特徴表現における、属性間の公平性と画像ノイズへの頑健性の両立を目指す研究です。BLIP・CLIP・DINOv2の画像エンコーダを固定し、ノイズの程度に応じて働きを調整するアダプタを少数のパラメータで学習します。公式リポジトリでは、学習・評価コード、実験ログ、補足資料を公開しています。
発表日: · Naples, Italy
15:00–16:30 · Poster Session #3 · Panel 17(現地時間)
