基于聯(lián)邦學習的交通標志識別

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摘要：由于交通運輸行業(yè)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)駕駛方式在安全性、效率性等方面出現(xiàn)了不可忽視的問題，輔助駕駛技術(shù)和自動駕駛技術(shù)的需求也在日益增加，其中數(shù)據(jù)集隱私問題和算力分配問題也是一個重大的研究方向。對此可以結(jié)合聯(lián)邦學習和輔助駕駛場景兩個方面，在保護車輛數(shù)據(jù)隱私和信息安全的前提下，利用駕駛車輛自身的數(shù)據(jù)資源，通過聯(lián)邦學習模式搭建出交通標志識別分布式架構(gòu)系統(tǒng)，訓練出有實際應用場景的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。（剩余4996字）