26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx

下载文档加入资源篮

阅读 0
格式 docx
大小 3.83 MB
约48页
2026-09-19
评论
收藏
赞(0)
海报
分享
微信扫码分享或点击分享到
QQ空间
QQ好友
新浪微博
复制链接
分享赚佣金
举报

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第1页

1/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第2页

2/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第3页

3/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第4页

4/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第5页

5/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第6页

6/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第7页

7/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第8页

8/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第9页

9/48页

26年WP计算机科学与技术基于联邦学习的行人重识别泛化方法研究5.84-AI全日(34681字).docx_第10页

10/48页

在线预览已结束，请下载后查看完整版，加入VIP享文档下载特权

/48

加入VIP 下载文档加入资源篮

文本预览下载提示常见问题

WHKJ 大学本科毕业论文II摘要联邦域泛化是行人重识别（FedDG-ReID）中用来保证客户端数据隐私，提升模型在新的未出现的类别上泛化的手段。现实世界中由于受到不同的光照、摄像机的分辨率以及背景环境等各方面因素的影响，导致各种边缘设备所采集到的数据存在着很大的域偏移现象。但是目前主流的方法一般采用全局特征表示以及简单的模型聚合操作（FedAvg）等来实现域泛化，从而造成了两个明显的问题，第一个问题就是仅仅依靠全局特征不能很好地提取出细小并且有域不变性的局部细节（比如衣物标志、配饰或者特定的纹理），而这些细节对于识别一个人脸来说是非常重要的，...

1、当您付费下载文档后，您只拥有了使用权限，并不意味着购买了版权，文档只能用于自身使用.。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规，或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等，请点击“违规举报”。

碎片内容