DisplaceNet: 이미지에서 이주자 인식을 위한 지배력 활용

매년 수백만 명의 남성, 여성 및 아동이 전쟁, 인권 침해, 박해, 그리고 자연 재난으로 인해 집을 떠나 피난처를 찾아야 하는 상황에 처하게 됩니다. 2017년 동안 강제 이주 인구는 하루 평균 44,400명의 기록적인 속도로 증가하여 연말에는 누적 총 6850만 명에 달했습니다. 이는 영국의 총 인구를 초과하는 규모입니다. 강제 이주자 중 최대 85%가 저소득 및 중간 소득 국가에서 피난처를 찾고 있어 전 세계적인 인도주의적 지원의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.인권 관련 이미지 분석에 필요한 수작업을 줄이기 위해, 우리는 상황의 통제 수준과 일반적인 합성곱 신경망(CNN) 분류기를 하나의 프레임워크로 통합하여 이미지 분류를 수행하는 새로운 모델인 DisplaceNet을 소개합니다. 실험 결과 DisplaceNet은 단독으로 CNN 분류기를 사용할 때보다 최대 4%의 커버리지(분류기가 예측을 생성할 수 있는 데이터셋 비율) 향상을 보였습니다. 우리의 데이터셋, 코드 및 학습된 모델은 https://github.com/GKalliatakis/DisplaceNet에서 온라인으로 제공될 예정입니다.