该研究提出了FedSaaS框架，解决了联邦语义分割在处理异构问题时类表示模糊的问题。通过全局原型监督和局部对抗协调，确保不同层次输出的一致性，显著提高了多个数据集的分割准确性。

FedSaaS: Achieving Class-Consistency in Federated Semantic Segmentation via Global Prototype Supervision and Local Adversarial Harmonization
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