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图像隐私分类的人类可解释性和深度特征
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了隐私分类数据集和具有争议性标签的图像注释属性。提出了8个特定于隐私且可解释的特征，提高了深度学习模型的性能，并在图像隐私分类中表现出更好的图像表示。
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关键要点
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隐私是一个复杂、主观和语境相关的概念，定义困难。
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对图像进行注释以训练隐私分类器是一项挑战。
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分析隐私分类数据集及不同评估员对具有争议性图像的注释属性。
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讨论适用于图像隐私分类的特征。
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提出八个特定于隐私且可人工解释的特征。
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这些特征提高了深度学习模型的性能。
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与维度更高的深度特征相比，这些特征在图像隐私分类中表现出更好的图像表示。
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