Comparação da precisão da inferência
Para essa validação, foi realizada a inferência para um caso de uso de deteção 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 ALFA para o componente de ofuscação Protopia. No contexto da ofuscação de Protopia, o valor ALFA representa a quantidade de ofuscação que é aplicada, com um valor ALFA maior representando um nível mais alto de ofuscação. Em seguida, comparamos a precisão da inferência nessas diferentes execuções.
As duas tabelas a seguir fornecem detalhes sobre nosso caso de uso e descrevem os resultados.
O Protopia trabalha diretamente com os clientes para determinar o VALOR ALFA 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/A. |
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 |