在过去的十年里,深度学习对目标检测产生了重大影响,现代目标检测器通常基于卷积神经网络。两阶段目标检测器,如R-CNN[59]和SPP-Net[60],首先生成区域 Proposal ,然后再将它们发送到分类模型,而单阶段目标检测器,如YOLO[61],SSD[62]和RetinaNet[63],在一次操作中定位并分类目标,通常使它们更快但准确性较低。单阶...
东南大学的研究团队提出了面向电力巡检图像目标检测任务的联邦学习激励机制：针对参与方全部为数据拥有方的模式，提出了基于模型公平的电力巡检图像目标检测激励机制；针对同时存在数据拥有方和数据需求方的模式，提出了基于收益公平的电力巡检图像目标检测激励机制。
东南大学的研究团队提出了面向电力巡检图像目标检测任务的联邦学习激励机制:针对参与方全部为数据拥有方的模式,提出了基于模型公平的电力巡检图像目标检测激励机制;针对同时存在数据拥有方和数据需求方的模式,提出了基于收益公平的电力巡检图像目标检测激励机制。
基于FATE框架的联邦学习目标检测 fate框架怎么用的 一、开始 首先,在github找到官方的项目文档,然后同时对照官方文档和本文进行部署。在实际操作过程中会遇到很多由于运行环境不同导致的问题。本文档包含了部分在各个环节遇到过的问题作为参考。(官方github仓库) 二、部署方式 FATE框架的部署分为单机版本和集群版本,在单...
保护造成的单个电力公司不足以训练出高性能电力图像目标检测模型的问题,东南大学的研究团队提出了面向电力巡检图像目标检测任务的联邦学习激励机制:针对参与方全部为数据拥有方的模式,提出了基于模型公平的电力巡检图像目标检测激励机制;针对同时存在...
基于联邦学习实现目标检测产品是横向联邦的一个经典应用。本节我们将给出其详细的实现过程。本案例有基于Flask-SocketIO的Python 实现,也有基于FATE 的实现。最后,我们讨论基于Flask-SocketIO 的Python 实现。读者可以自行查阅基于FATE 的实现。 ▊Flask-SocketIO 基础 在本案例的实现中,我们将使用Python 语言和PyTorch...
讲解隐私计算和联邦学习在不同领域的应用案例、研究内容、面临问题等内容。例如计算机视觉领域的联邦学习目标检测网络;政务领域的差分隐私数据共享;智能物联网中的联邦学习用户行为预测;医疗领域的联邦学习健康分析、同态加密基因分析;金融领域的联邦学习反欺诈、隐私求教联合风控等。
本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用,对分散在各地的摄像头数据,通过联邦学习,构建一个联邦分布式的训练网络,使摄像头数据不需要上传,就可以协同训练目标检测模型,这样一方面确保用户的隐私数据不会泄露,另一方面充分利用各参与方的训练数据,提升机器视觉模型的识别效果。
15、本发明提出的基于联邦学习的半监督目标检测方法,利用半监督学习中的数据增强方法实现小样本量的初步扩充,并配合弱-强数据增强技术对模型训练进行优化,使其训练效果得到增强;利用联邦学习分布式的特点,充分利用各个节点的计算资源与数据,同时利用模型压缩与增量更新技术极大增强了网络传输的性能,减小了对网络资源的消耗...
保护造成的单个电力公司不足以训练出高性能电力图像目标检测模型的问题,东南大学的研究团队提出了面向电力巡检图像目标检测任务的联邦学习激励机制:针对参与方全部为数据拥有方的模式,提出了基于模型公平的电力巡检图像目标检测激励机制;针对同时存在数据拥有方和数据需求方的模式,提出了基于收益公平的电力巡检图像目标检测...