Comparação de precisão de inferência
Para esta validação, realizamos inferência para um caso de uso de detecção de imagem usando um conjunto de imagens brutas. Em seguida, realizamos a mesma tarefa de inferência no mesmo conjunto de imagens com ofuscação Protopia adicionada antes da inferência. Repetimos a tarefa usando diferentes valores de ALPHA para o componente de ofuscação Protopia. No contexto da ofuscação Protopia, o valor ALFA representa a quantidade de ofuscação aplicada, com um valor ALFA mais alto representando um nível mais alto de ofuscação. Em seguida, comparamos a precisão da inferência entre essas diferentes execuções.
As duas tabelas a seguir fornecem detalhes sobre nosso caso de uso e descrevem os resultados.
A Protopia trabalha diretamente com os clientes para determinar o valor ALPHA apropriado para um caso de uso específico.
Componente | Detalhes |
---|---|
Modelo |
FaceBoxes (PyTorch) - |
Conjunto de dados |
Conjunto de dados FDDB |
Ofuscação de Protopia | ALFA | Precisão |
---|---|---|
Não |
N / D |
0,9337148153739079 |
Sim |
0,05 |
0,9028766627325002 |
Sim |
0,1 |
0,9024301009661478 |
Sim |
0,2 |
0,9081836283186224 |
Sim |
0,4 |
0,9073066107482036 |
Sim |
0,6 |
0,8847816568680239 |
Sim |
0,8 |
0,8841195749171925 |
Sim |
0,9 |
0,8455427675252052 |
Sim |
0,95 |
0,8455427675252052 |