[发明专利]一种基于联邦学习的多用户协同训练人流统计方法及系统有效
| 申请号： | 202110559687.2 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113033712B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 周潘;孙裕华;谢雨来;李瑞轩;陈琪美;江昊 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 严超 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于联邦学习的多用户协同训练人流统计方法，旨在利用联邦学习框架搭建一个新颖的人群计数模型，达到让多用户多设备同时训练的目的。各个客户端利用图像数据集对图像分类网络进行本地训练以获取本地模型；在各经过至少一次本地训练后，中心服务器从客户端获取本地模型的权值及附加层参数并进行聚合处理；中心服务器利用聚合处理后的权值及附加层参数更新全局模型，并将聚合处理后的权值参数及附加层参数返回给各个客户端；各个客户端利用中心服务器返回的权值以及ground truth值进行贝叶斯估计，计算loss值，并利用返回的权值参数及附加层参数更新本地模型；重复执行直至所有客户端的loss值均收敛，则完成人流统计全局模型和本地模型的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 多用户 协同 训练 人流 统计 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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