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推論精度の比較
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この検証では、生の画像セットを使用して、画像検出ユースケースの推論を実行しました。次に、推論前に Protopia 難読化を追加した同じ画像セットに対して、同じ推論タスクを実行しました。 Protopia 難読化コンポーネントの ALPHA の異なる値を使用してタスクを繰り返しました。 Protopia 難読化のコンテキストでは、ALPHA 値は適用される難読化の量を表し、ALPHA 値が高いほど難読化のレベルが高くなります。次に、これらの異なる実行間で推論の精度を比較しました。
次の 2 つの表は、ユースケースの詳細と結果の概要を示しています。
Protopia は顧客と直接連携し、特定のユースケースに適切な ALPHA 値を決定します。
| コンポーネント | 詳細 |
|---|---|
モデル |
フェイスボックス（PyTorch） - |
データセット |
FDDBデータセット |
| プロトピアの難読化 | アルファ | 正確さ |
|---|---|---|
いいえ |
該当なし |
0.9337148153739079 |
はい |
0.05 |
0.9028766627325002 |
はい |
0.1 |
0.9024301009661478 |
はい |
0.2 |
0.9081836283186224 |
はい |
0.4 |
0.9073066107482036 |
はい |
0.6 |
0.8847816568680239 |
はい |
0.8 |
0.8841195749171925 |
はい |
0.9 |
0.8455427675252052 |
はい |
0.95 |
0.8455427675252052 |