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추론 정확도 비교
이러한 검증을 위해, 우리는 일련의 원시 이미지를 사용하여 이미지 감지 사용 사례에 대한 추론을 수행했습니다. 그런 다음 추론 작업을 하기 전에 Protopia 난독화를 추가한 동일한 이미지 세트에 대해 동일한 추론 작업을 수행했습니다. 우리는 Protopia 난독화 구성 요소에 대해 다른 ALPHA 값을 사용하여 작업을 반복했습니다. Protopia 난독화의 맥락에서 ALPHA 값은 적용되는 난독화 양을 나타내며, ALPHA 값이 높을수록 난독화 수준이 높아짐을 나타냅니다. 그런 다음 우리는 이러한 다양한 실행에 걸쳐 추론 정확도를 비교했습니다.
다음 두 표는 우리의 사용 사례에 대한 세부 정보를 제공하고 결과를 간략하게 설명합니다.
Protopia는 고객과 직접 협력하여 특정 사용 사례에 적합한 ALPHA 값을 결정합니다.
요소 | 세부 |
---|---|
모델 |
FaceBoxes(PyTorch) - |
데이터 세트 |
FDDB 데이터 세트 |
프로토피아 난독화 | 알파 | 정확성 |
---|---|---|
아니요 |
해당 없음 |
0.9337148153739079 |
예 |
0.05 |
0.9028766627325002 |
예 |
0.1 |
0.9024301009661478 |
예 |
0.2 |
0.9081836283186224 |
예 |
0.4 |
0.9073066107482036 |
예 |
0.6 |
0.8847816568680239 |
예 |
0.8 |
0.8841195749171925 |
예 |
0.9 |
0.8455427675252052 |
예 |
0.95 |
0.8455427675252052 |