基于 3DSSD 的差异路口自适应联邦学习算法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：在智能交通中，为弥补路侧端点云数据集的缺乏，提高目标检测模型泛化能力，提出了一种基于参数自适应联邦学习（FL）的点云目标检测算法（FLA3DSSD）。在各个路侧客户端数据不互通的情况下，将基于点的3D单级目标检测器（3DSSD）算法与经典联邦学习（FL）策略相结合，同时通过上传局部模型在路侧服务器进行模型自适应参数融合改进客户端模型参数更新策略，实现数据信息共享，并提升检测精度。（剩余10160字）

试读结束

目录
monitor