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推論の精度の比較
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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 |
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 |