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【IROS2022】联合学习结合语义分割!啪!泛化性这不就来了么~
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关注公众号【自动驾驶之心】,后台回复“FedDrive”获取论文代码等更多资料。 语义分割对于使自动驾驶车辆自动驾驶至关重要,通过将单个像素分配到已知类别,使其能够理解周围环境。然而,它依靠从用户汽车收集的合理数据进行操作;因此,保护客户的隐私成为首要关注的问题。出于类似原因,联邦学习最近被引入为一种新的机器学习范式,旨在学习全球模型,同时保护隐私并利用数百万远程设备上的数据。尽管在这个主题上做了几次努力,但到目前为止,还没有任何工作明确解决在语义分段方面联合学习的挑战。为了填补这一空白,我们提出了FedDrive,这是一个新的基准测试,由三个设置和两个数据集组成,结合了统计异质性和领域泛化的现实挑战。通过深入分析,我们对联邦学习文献中的最新算法进行了基准测试,并将其与风格转换方法相结合,以提高其泛化能力。我们证明,正确处理标准化统计数据对于应对上述挑战至关重要。此外,风格转换可以在处理重大外观变化时提高性能。
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