論文の概要: Federated Learning for Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13558v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 16:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 20:38:05.617195
• Title: Federated Learning for Computer Vision
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンのためのフェデレーション学習
• Authors: Yassine Himeur, Iraklis Varlamis, Hamza Kheddar, Abbes Amira, Shadi Atalla, Yashbir Singh, Faycal Bensaali and Wathiq Mansoor
• Abstract要約: コンピュータビジョン(CV)は、機械学習(ML)ツールを幅広いタスクに活用することで、社会を変革する上で重要な役割を果たしている。 処理に必要な膨大な計算負荷と、データの保存と処理に関連する潜在的なプライバシーリスクにより、これらのアルゴリズムは厳しい制約下に置かれた。 フェデレートラーニング(FL)は将来性のあるソリューションとして登場し、モデルをローカルにトレーニングし、全体的なパフォーマンスを改善するためにそれらを交換することで、プライバシ保護を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.068927407250747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer Vision (CV) is playing a significant role in transforming society by utilizing machine learning (ML) tools for a wide range of tasks. However, the need for large-scale datasets to train ML models creates challenges for centralized ML algorithms. The massive computation loads required for processing and the potential privacy risks associated with storing and processing data on central cloud servers put these algorithms under severe strain. To address these issues, federated learning (FL) has emerged as a promising solution, allowing privacy preservation by training models locally and exchanging them to improve overall performance. Additionally, the computational load is distributed across multiple clients, reducing the burden on central servers. This paper presents, to the best of the authors' knowledge, the first review discussing recent advancements of FL in CV applications, comparing them to conventional centralized training paradigms. It provides an overview of current FL applications in various CV tasks, emphasizing the advantages of FL and the challenges of implementing it in CV. To facilitate this, the paper proposes a taxonomy of FL techniques in CV, outlining their applications and security threats. It also discusses privacy concerns related to implementing blockchain in FL schemes for CV tasks and summarizes existing privacy preservation methods. Moving on, the paper identifies open research challenges and potential future research directions to further exploit the potential of FL and blockchain in CV applications.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン(CV)は、機械学習(ML)ツールを幅広いタスクに活用することで、社会を変革する上で重要な役割を果たしている。 しかし、MLモデルをトレーニングする大規模なデータセットの必要性は、集中型MLアルゴリズムの課題を生み出している。 処理に必要な膨大な計算負荷と、中央のクラウドサーバにデータの保存と処理に関連する潜在的なプライバシーリスクにより、これらのアルゴリズムは厳しい負担を負うことになる。 これらの問題に対処するために、フェデレーション学習(fl)が有望なソリューションとして登場し、モデルをローカルにトレーニングし、全体的なパフォーマンスを改善するために交換することで、プライバシの保護を可能にした。 さらに、計算負荷は複数のクライアントに分散され、中央サーバの負荷が軽減される。 本稿では,本稿の著者の知識を活かし,cvアプリケーションにおけるflの最近の進歩を論じる最初のレビューを行い,従来の集中型学習パラダイムと比較する。 さまざまな CV タスクにおける現在の FL アプリケーションの概要を提供し、FL の利点と CV 実装の課題を強調している。 そこで本稿では,cvにおけるfl技術の分類法を提案し,その応用とセキュリティの脅威を概説する。 また、CVタスクのFLスキームにブロックチェーンを実装する際のプライバシー上の懸念についても論じ、既存のプライバシー保護手法を要約している。 CVアプリケーションにおけるFLおよびブロックチェーンの可能性をさらに活用するために、オープンな研究課題と今後の研究方向性を明らかにする。

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