基于联邦学习的无监督跨域车辆重识别方法

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摘要：在车辆重识别的实际应用场景中，车辆图像通常来自不同区域的摄像头，路侧边缘计算单元的计算能力有限，无法实时完成模型训练。如果直接部署统一的模型，由于地域差异，同一种网络无法适应所有地域的图像风格，从而影响车辆重识别的准确性。针对以上问题，文章深入分析了车辆重识别算法的特点，提出了基于联邦学习的无监督领域自适应车辆重识别方法。（剩余6818字）

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