面向分布式复杂数据样本的联邦语义分割方法综述

Survey on federated semantic segmentation methods for distributed complex data samples
董成荣
姚俊萍
李晓军
苏逸
周志杰
火箭军工程大学, 西安 710025

摘要

语义分割在医学图像分析、战场态势感知等领域起着重要作用,但单一客户端通常无法为模型提供足够数量与多样性的训练数据,因此从复杂多变的分布式数据中训练语义分割模型是有必要的。为了不泄露数据隐私和保护数据安全,应用联邦学习在多客户端协同训练语义分割模型成为领域研究热点。在联邦语义分割定义基础上,围绕分布式复杂数据样本的数据异质性、标签缺失两个关键特征,开展联邦语义分割的问题描述、技术路径、典型模型实例等综述分析,评估不同方法的适用性及特点,梳理当前应用成果,提出针对该问题的潜在研究机会。研究为开展面向分布式复杂数据样本的联邦语义分割方法及相关研究提供借鉴和参考。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61833016,62227814)
陕西省科技创新团队项目(2022TD-24)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0420
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1610-1617
文章编号: 1001-3695(2024)06-002-1610-08

发布历史

[2024-01-26] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版

引用本文

董成荣, 姚俊萍, 李晓军, 等. 面向分布式复杂数据样本的联邦语义分割方法综述 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1610-1617. (Dong Chengrong, Yao Junping, Li Xiaojun, et al. Survey on federated semantic segmentation methods for distributed complex data samples [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1610-1617. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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