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FedRS-Bench: A Realistic Federated Learning Dataset and Benchmark for Remote Sensing
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内容提要
本研究提出了FedRS数据集，填补了遥感领域真实联邦数据集的空白。该数据集通过135个客户端反映真实场景，实验结果表明联邦学习显著提升了模型性能，为大规模研究提供了标准化测试平台。
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关键要点
- 本研究提出了FedRS数据集，填补了遥感领域真实联邦数据集的空白。
- FedRS数据集通过135个客户端反映真实操作场景的特征。
- 实验结果表明，联邦学习显著提升了模型性能。
- 该数据集为大规模现实世界的联邦学习研究提供了标准化测试平台。
- 遥感图像通常在前所未有的规模下生成，但由于地理和机构分布，集中模型训练面临挑战。
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