水平联邦计算机视觉
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了使用联邦 Faster R-CNN (FRCNN) 和联邦完全卷积网络 (FCN) 进行目标检测、识别和图像分割的联邦实现方法，以应对视觉数据的数量快速增加、数据分散存储和隐私保护的挑战。
联邦学习是一种有前途的研究范式，可以在各方之间进行机器学习模型的协作训练，而无需进行敏感信息交换。本研究回顾了应用于视觉识别的联邦学习，强调了架构设计选择在实现最佳性能方面的重要作用。研究结果表明，架构选择可以显著提高联邦学习系统的性能，尤其是在处理异构数据时。同时，研究强调了在实际场景中计算机视觉任务中架构设计的重要性，缩小了联邦学习和集中学习之间的性能差距。
