Использование федеративного обучения для обнаружения объектов

Question

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

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?

Answer 1

TFF можно использовать с произвольным TensorFlow; как правило, все символы в tff.learningnamespace - это действительно удобные оболочки для распространенных случаев использования API нижнего уровня, объединенного ядра .

Мне лично не известно о каких-либо исследованиях «FL для обнаружения объектов», но, похоже, ранее были некоторые проекты в этом направлении. Я не эксперт в обнаружении объектов, но в целом мне кажется, что могут возникнуть некоторые интересные вопросы, например, относительно меток в федеративных настройках для такого 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 чтобы о другом автономную реализацию FedAvg,подходеузнать к написанию собственного алгоритма в TFF.