[发明专利]一种基于联邦学习与风格迁移的图像分割方法及装置在审
| 申请号： | 202111296271.2 | 申请日： | 2021-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN114037989A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 班晓娟;陈佳豪;马博渊;印象 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波;于春晓 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习与风格迁移的图像分割方法及装置，涉及图像处理及人工智能技术领域。包括：多个用户节点分别构建基于本地图像数据集的风格迁移模型；训练节点基于风格迁移模型，根据联邦风格交换规则获取共享风格迁移模型；训练节点基于共享风格迁移模型，利用本地图像数据真实分割标注，得到具有其他节点图像数据风格的合成图像数据集；多个用户节点基于联邦学习方法对图像分割模型进行联邦训练，得到训练好的图像分割模型。本发明能够在保护用户关切的图像核心信息的前提下，通过共享用户对保密需求不迫切的风格信息，充分降低不同用户之间数据分布差异带来的算法性能损失，最终训练得到泛化能力强的图像分割模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 风格 迁移 图像 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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