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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

推論の精度の比較

共同作成者
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この検証では、rawイメージのセットを使用して、イメージ検出のユースケースに対して推論を実行しました。次に、同じイメージセットに対して、推論の前にProtopia難読化が追加された同じ推論タスクを実行しました。このタスクでは、Protopia難読化コンポーネントに異なる値のalphaを使用しています。Protopia難読化のコンテキストでは、アルファ値は適用される難読化の量を表し、アルファ値が大き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の推論の精度を比較しました。

以下の2つの表に、ネットアップのユースケースとその概要を示します。

Protopiaは、お客様と直接協力して、特定のユースケースに適したアルファ値を決定します。

コンポーネント 詳細

モデル

フェースボックス(PyTorch)-

データセット

FDDBデータセット
Protopia難読化 アルファ 精度

いいえ

N/A

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