[发明专利]基于联邦学习的目标检测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011125718.5 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112257774A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 李泽远;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 高杰;于志光 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于联邦学习的目标检测方法，包括：采用随机权重对初始目标检测模型进行剪枝处理，得到轻量级目标检测模型；基于本地数据集对所述轻量级目标检测模型进行训练，得到对应的多个模型梯度参数，并发送给服务端；接收所述服务端根据联邦平均算法将所述模型梯度参数进行融合得到的全局梯度参数；使用所述全局梯度参数对所述初始目标检测模型进行更新，并返回上述训练的步骤，直到满足预设的终止条件，得到目标检测模型；使用所述目标检测模型对待检测图像进行目标检测。此外，本发明还涉及区块链技术，本地数据集可存储于区块链节点中。本发明可以提高目标检测的检测速度和检测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 目标 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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