Использование федеративного обучения для обнаружения объектов

Я планирую использовать федеративное обучение для алгоритма обнаружения объектов, который я уже разработал для обнаружения сорняков. В процессе исследования я вижу примеры федеративного тензорного потока в классификации изображений. Как следующая ссылка: https://www.tensorflow.org/federated/tutorials/federated_learning_for_image_classification/ а>

Мой вопрос: можем ли мы использовать федеративное обучение и федеративный тензорный поток для алгоритмов обнаружения объектов? Если да, не могли бы вы дать мне несколько ссылок и примеров?


object-detection tensorflow-federated federated-learning
person hossein    schedule 27.02.2021    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

TFF можно использовать с произвольным TensorFlow; как правило, все символы в пространстве имен tff.learning на самом деле являются удобными оболочками для распространенных случаев использования API нижнего уровня, федеративное ядро ​​.

Мне лично не известно о каких-либо исследованиях «FL для обнаружения объектов», но, похоже, имеют был некоторые ранее проекты в этом направлении. Я не эксперт в обнаружении объектов, но в целом мне кажется, что могут возникнуть некоторые интересные вопросы, например, метки в настройках объединения для этого типа приложений.

То есть, комбинируя два вышеупомянутых направления: я думаю, что вас интересует область исследований, о которой вы уже кое-что задумали, но еще не очень много, и, следовательно, вы, вероятно, напишете свои собственные федеративные алгоритмы с нуля. TFF, безусловно, может быть здесь полезным инструментом; см., например, эту автономную реализацию FedAvg для другого перспектива написания собственного алгоритма в TFF.

person Keith Rush    schedule 05.04.2021