Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-domain Federated Object Detection

論文の概要: Cross-domain Federated Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14996v1
Date: Thu, 30 Jun 2022 03:09:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-01 14:48:34.493430
Title: Cross-domain Federated Object Detection
Title（参考訳）: クロスドメインフェデレーションオブジェクト検出
Authors: Shangchao Su, Bin Li, Chengzhi Zhang, Mingzhao Yang, Xiangyang Xue
Abstract要約: ひとつのパーティ(サーバ)によってトレーニングされた検出モデルは、他のユーザ(クライアント)に配布された場合、大幅にパフォーマンスが低下する可能性がある。我々はFedODというドメイン間フェデレーションオブジェクト検出フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.057886969730184
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Detection models trained by one party (server) may face severe performance degradation when distributed to other users (clients). For example, in autonomous driving scenarios, different driving environments may bring obvious domain shifts, which lead to biases in model predictions. Federated learning that has emerged in recent years can enable multi-party collaborative training without leaking client data. In this paper, we focus on a special cross-domain scenario where the server contains large-scale data and multiple clients only contain a small amount of data; meanwhile, there exist differences in data distributions among the clients. In this case, traditional federated learning techniques cannot take into account the learning of both the global knowledge of all participants and the personalized knowledge of a specific client. To make up for this limitation, we propose a cross-domain federated object detection framework, named FedOD. In order to learn both the global knowledge and the personalized knowledge in different domains, the proposed framework first performs the federated training to obtain a public global aggregated model through multi-teacher distillation, and sends the aggregated model back to each client for finetuning its personalized local model. After very few rounds of communication, on each client we can perform weighted ensemble inference on the public global model and the personalized local model. With the ensemble, the generalization performance of the client-side model can outperform a single model with the same parameter scale. We establish a federated object detection dataset which has significant background differences and instance differences based on multiple public autonomous driving datasets, and then conduct extensive experiments on the dataset. The experimental results validate the effectiveness of the proposed method.
Abstract（参考訳）: あるパーティ(サーバ)がトレーニングした検出モデルは、他のユーザ(クライアント)に分散した場合、パフォーマンスが著しく低下する可能性がある。例えば、自動運転のシナリオでは、異なる運転環境が明らかなドメインシフトをもたらし、モデル予測のバイアスにつながる可能性がある。近年出現した連合学習は、クライアントデータを漏らすことなく、多人数共同トレーニングを可能にする。本稿では、サーバが大規模データを含み、複数のクライアントが少量のデータしか保持しない特別なクロスドメインシナリオに注目し、一方、クライアント間でのデータ分散に違いがあることを示す。この場合、従来の連合学習技術は、すべての参加者のグローバル知識と特定のクライアントのパーソナライズされた知識の両方の学習を考慮に入れられない。この制限を補うために、FedODというドメイン間フェデレーションオブジェクト検出フレームワークを提案する。提案フレームワークは,各ドメインにおけるグローバル知識とパーソナライズド知識の両方を学習するために,まず,マルチティーチングラー蒸留を通じて,パブリックグローバル集約モデルを得るためのフェデレーショントレーニングを実施し,各クライアントに集約モデルを送り,パーソナライズドローカルモデルを微調整する。ごくわずかなコミュニケーションの後に、各クライアントは公開グローバルモデルとパーソナライズされたローカルモデルで重みづけられたアンサンブル推論を実行できます。このアンサンブルにより、クライアントサイドモデルの一般化性能は、同じパラメータスケールで単一のモデルを上回ることができる。本研究では,複数の公用自動運転データセットに基づいて,背景とインスタンスの差異を有意に有するフェデレーションオブジェクト検出データセットを構築し,そのデータセットを広範囲に実験する。実験の結果,提案手法の有効性が検証された。

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