一部引用すると > Frankly a little hard to believe that it works this well....
> it must be overfitting or something??
> (un)fortunately, this is overfitted into absolute non-generalizability, intentionally or not. backgrounds, glasses, haircuts. most probably leaky train/test split.
信じられない (スコア:1)
論文をざっと読んでいるところなのですが
この論文はデータ処理で何らかのミスをしているか，データを捏造している可能性があると思います．
https://arxiv.org/pdf/2006.01943.pdf [arxiv.org]
例えば図4ですが，耳の画像だけから，メガネの有無，髭の有無まで，推定できています．ありえません．
なぜなら，メガネの有無は個人の選択の結果なので，耳の形からそれらが予想できるとは考えづらいからです．
予想できる可能性としては，例えば耳の画像に少しだけメガネのツルが映っていたのかもしれませんが，画像をみた限りツルは見当たりませんでした．
別の可能性としては例えば乱視など
Re:信じられない (スコア:1)
もう少し調べてみましたので一応続報を書いておきます
1) この論文は現在査読中の論文で，専門家が内容を精査している段階
2) twitter 上でも，私と同じ意見の人が多数居る
https://twitter.com/KevinSimler/status/1268563257016475648 [twitter.com]
一部引用すると
> Frankly a little hard to believe that it works this well....
> it must be overfitting or something??
> (un)fortunately, this is overfitted into absolute non-generalizability, intentionally or not. backgrounds, glasses, haircuts. most probably leaky train/test split.
という感じです
3) 論文の著者自身もこの点は認めている
https://github.com/yamand16/ear2face [github.com]
> Discussion
> - Dataset bias
ここで反論の準備をするようです
ということで私の現時点の考えをまとめると
- この論文はこのままではrejectされる可能性がある．理由は評価実験が正しく実施されてないから．
-- 評価実験をやり直して(データセットを数百倍に増やした再実験をして)，論文を修正すれば accept されるかもしれない．
- いずれにせよ査読結果が出るまで待つしかない
となります