Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint Optimization in Edge-Cloud Continuum for Federated Unsupervised Person Re-identification

論文の概要: Joint Optimization in Edge-Cloud Continuum for Federated Unsupervised Person Re-identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06493v1
Date: Sat, 14 Aug 2021 08:35:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-17 15:30:52.097277
Title: Joint Optimization in Edge-Cloud Continuum for Federated Unsupervised Person Re-identification
Title（参考訳）: 教師なし再同定のためのエッジクラウド連続体における協調最適化
Authors: Weiming Zhuang, Yonggang Wen, Shuai Zhang
Abstract要約: FedUReIDは、個人のReIDモデルをラベルなしで学習し、プライバシを保護するための、フェデレートされた教師なしのReIDシステムである。エッジがデータ量や分布によって異なる問題に対処するために,クラウドとエッジの共同最適化によるエッジでのトレーニングを個人化する。 8人のReIDデータセットの実験では、FedUReIDは高い精度を達成するが、計算コストを29%削減することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.305773593017932
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Person re-identification (ReID) aims to re-identify a person from non-overlapping camera views. Since person ReID data contains sensitive personal information, researchers have adopted federated learning, an emerging distributed training method, to mitigate the privacy leakage risks. However, existing studies rely on data labels that are laborious and time-consuming to obtain. We present FedUReID, a federated unsupervised person ReID system to learn person ReID models without any labels while preserving privacy. FedUReID enables in-situ model training on edges with unlabeled data. A cloud server aggregates models from edges instead of centralizing raw data to preserve data privacy. Moreover, to tackle the problem that edges vary in data volumes and distributions, we personalize training in edges with joint optimization of cloud and edge. Specifically, we propose personalized epoch to reassign computation throughout training, personalized clustering to iteratively predict suitable labels for unlabeled data, and personalized update to adapt the server aggregated model to each edge. Extensive experiments on eight person ReID datasets demonstrate that FedUReID not only achieves higher accuracy but also reduces computation cost by 29%. Our FedUReID system with the joint optimization will shed light on implementing federated learning to more multimedia tasks without data labels.
Abstract（参考訳）: 人物再識別(ReID)は、重複しないカメラビューから人物を再識別することを目的としている。個人ReIDデータには機密情報が含まれているため、研究者は、プライバシー漏洩のリスクを軽減するために、分散トレーニング手法であるフェデレーション学習を採用した。しかし、既存の研究は、取得に手間と時間を要するデータラベルに依存している。プライバシを保ちながらラベルのない人物ReIDモデルを学習するための,非教師付き人物ReIDシステムであるFedUReIDを提案する。 FedUReIDは、ラベルのないデータを持つエッジ上で、その場でモデルのトレーニングを可能にする。クラウドサーバは、データプライバシを保存するために生データを集中するのではなく、エッジからモデルを集約する。さらに,エッジがデータ量や分布によって異なるという問題に取り組むため,クラウドとエッジを共同で最適化することでエッジでのトレーニングをパーソナライズする。具体的には、トレーニングを通して計算を再割り当てるパーソナライズ・エポック、ラベルのないデータに適したラベルを反復的に予測するパーソナライズ・クラスタリング、各エッジにサーバ集約モデルを適用するパーソナライズ・アップデートを提案する。 8人のReIDデータセットに対する大規模な実験は、FedUReIDがより高い精度を達成するだけでなく、計算コストを29%削減することを示した。統合最適化によるfeedureidシステムは,データラベルのないマルチメディアタスクへのフェデレーション学習の実装に光を当てるでしょう。

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