亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Improving Federated Person Re-Identification through Feature-Aware Proximity and Aggregation

计算机科学 稳健性(进化) 联合学习 正规化(语言学) 特征(语言学) 人工智能 一般化 数据挖掘 机器学习 数据聚合器 无线传感器网络 基因 数学分析 哲学 生物化学 化学 语言学 数学 计算机网络
作者
Pengling Zhang,Huibin Yan,Wenhui Wu,Shuoyao Wang
标识
DOI:10.1145/3581783.3612350
摘要

Person re-identification (ReID) is a challenging task that aims to identify individuals across multiple non-overlapping camera views. To enhance the performance and robustness of ReID models, it is crucial to train them over multiple data sources. However, the traditional centralized approach poses a significant challenge to privacy as it requires collecting data from distributed data owners. To overcome this challenge, we employ the federated learning approach, which enables distributed model training without compromising data privacy. In this paper, we propose a novel feature-aware local proximity and global aggregation method for federated ReID to extract robust feature representations. Specifically, we introduce a proximal term and a feature regularization term for local model training to improve local training accuracy while ensuring global aggregation convergence. Furthermore, we use the cosine distance of backbone features to determine the global aggregation weight of each local model. Our proposed method significantly improves the performance and generalization of the global model. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposal. Specifically, our method achieves an additional 27.3% Rank-1 average accuracy in federated full supervision and an extra 20.3% mean Average Precision (mAP) on DukeMTMC in federated domain generalization.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
bohn123完成签到 ,获得积分10
3秒前
5秒前
我是老大应助个性的秀发采纳,获得10
13秒前
16秒前
20秒前
拾光发布了新的文献求助10
23秒前
23秒前
心肝宝贝甜蜜饯完成签到,获得积分10
25秒前
夏瑞发布了新的文献求助10
25秒前
26秒前
Hello应助哈哈采纳,获得10
27秒前
仓鼠球发布了新的文献求助10
28秒前
leslie完成签到 ,获得积分0
35秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
39秒前
笨笨善若发布了新的文献求助10
44秒前
Tristan完成签到 ,获得积分10
46秒前
唠叨的傲薇完成签到 ,获得积分10
48秒前
笨笨善若完成签到,获得积分10
50秒前
夏瑞发布了新的文献求助30
53秒前
深情安青应助栗栗栗子采纳,获得10
57秒前
58秒前
58秒前
拾光完成签到,获得积分10
1分钟前
哈哈发布了新的文献求助10
1分钟前
FrozNineTivus完成签到,获得积分10
1分钟前
兜兜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
哈哈完成签到,获得积分10
1分钟前
夏瑞完成签到,获得积分10
1分钟前
wangyang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
闪闪蜜粉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
lailai完成签到 ,获得积分10
1分钟前
cgg完成签到 ,获得积分10
2分钟前
迷你的靖雁完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
小L完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532077
关于积分的说明 11256227
捐赠科研通 3270933
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805139
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228