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  Leveling Down in Computer Vision: Pareto Inefficiencies in Fair Deep Classifiers

Zietlow, D., Lohaus, M., Balakrishnan, G., Kleindessner, M., Locatello, F., Schölkopf, B., et al. (2023). Leveling Down in Computer Vision: Pareto Inefficiencies in Fair Deep Classifiers. In 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022) (pp. 10400-10411). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/CVPR52688.2022.01016.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-3034-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0010-3035-C
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.1109/CVPR52688.2022.01016 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Closed Access
externe Referenz:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.04913 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün

Urheber

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 Urheber:
Zietlow, Dominik1, 2, Autor           
Lohaus, Michael 2, Autor
Balakrishnan, Guha2, Autor
Kleindessner, Matthäus2, Autor
Locatello, Francesco 2, Autor
Schölkopf, Bernhard2, 3, Autor                 
Russell, Chris 2, Autor
Affiliations:
1Max Planck Research Group Autonomous Learning, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_2575693              
2External Organizations, ou_persistent22              
3Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf; Forschungsgruppe Martius
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022-09-272023-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Zietlowetal22
DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.01016
arXiv: 2203.04913
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022)
Veranstaltungsort: New Orleans, LA
Start-/Enddatum: 2022-06-18 - 2022-06-24

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 10400 - 10411 Identifikator: DOI: 10.1109/CVPR52688.2022
ISBN: 978-1-6654-6946-3
ISBN: 978-1-6654-6947-0
ISSN: 2575-7075
ISSN: 1063-6919