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La version française est une traduction automatique. La version anglaise prévaut sur la française en cas de divergence.

Comparaison de la précision d'inférence

Contributeurs

Pour cette validation, nous avons procédé à l'inférence pour une détection d'images à l'aide d'un jeu d'images brutes. Nous avons ensuite effectué la même tâche d'inférence sur le même jeu d'images avec l'obfuscation Protopia ajoutée avant l'inférence. Nous avons répété la tâche en utilisant différentes valeurs ALPHA pour le composant d'obfuscation Protopia. Dans le contexte de l'obfuscation Protopia, la valeur ALPHA représente la quantité d'obfuscation appliquée, avec une valeur ALPHA plus élevée représentant un niveau d'obfuscation plus élevé. Nous avons ensuite comparé la précision d'inférence sur ces différentes exécutions.

Les deux tableaux suivants détaillent nos cas d'utilisation et présentent les résultats.

Protopia travaille directement avec les clients pour déterminer la valeur ALPHA appropriée pour un cas d'utilisation spécifique.

Composant Détails

Modèle

Coffrets de finition (PyTorch) -

Jeu de données

Jeu de données FDDB

Obfuscation Protopia ALPHA Précision

Non

S/O

0.9337148153739079

Oui.

0.05

0.9028766627325002

Oui.

0.1

0.9024301009661478

Oui.

0.2

0.9081836283186224

Oui.

0.4

0.9073066107482036

Oui.

0.6

0.8847816568680239

Oui.

0.8

0.8841195749171925

Oui.

0.9

0.8455427675252052

Oui.

0.95

0.8455427675252052