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公开(公告)号:CN119670849A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411534922.0
申请日:2024-10-30
Applicant: 河南大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/096 , G06N3/09 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/21 , H04L67/10 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/94 , G06V10/776
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的异构模型训练方法及系统。该方法包括:每个客户端初始化本地异构模型,并将本地异构模型分割为特征提取器和分类器;服务器初始化一个全局适配器;服务器将全局适配器下发至每个客户端;每个客户端将接收到的全局适配器作为待更新的本地适配器,使用本地数据对待更新的本地适配器、特征提取器和分类器进行训练,生成当前最优的本地适配器、特征提取器和分类器;其中,训练过程中,待更新的本地适配器和特征提取器共用分类器;每个客户端将当前最优的本地适配器上传至服务器;服务器对接收到的所有本地适配器进行聚合以得到更新后的全局适配器,迭代更新全局适配器,直至每个客户端上的本地异构模型达到预设要求。
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公开(公告)号:CN118072350A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410173140.2
申请日:2024-02-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种行人检测方法、装置及电子设备,涉及目标检测技术领域。所述行人检测方法包括:对待检测图像进行多尺度特征提取,得到多个特征图;根据所有特征图中的输出步长最大的特征图,构造特征图序列;采用基于可变形自注意力机制的编码模块对特征图序列进行编码,得到目标特征图;对目标特征图和所有特征图中的其余特征图进行跨尺度特征融合,得到融合特征,以基于融合特征获取多个预测框;结合特征图序列中的位置信息和所有预测框,对目标特征图进行解码,得到多个检测框;从所有检测框中筛选行人检测框,将所有行人检测框作为行人检测结果。本发明实施例能够适应实际的行人检测场景,稳定高效地从待检测图像中检测出行人。
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