【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隐私保护，特别涉及一种基于联邦学习的目标检测方法和装置。
技术介绍
1、随着信息化进程的快速推进，数据量呈指数级增长，并且数据类型多样，分布式存储在各个终端，采用传统的数据训练模型已经满足不了数据资源发展的需要。由于分散在各个存储终端的数据为了防止隐私泄露难以直接融合，训练数据匮乏，容易导致目标检测精度低。
2、因此，亟需一种基于联邦学习的目标检测方法。
技术实现思路
1、为了解决传统目标检测方法由于数据隐私性导致训练数据匮乏，目标检测精度低的问题，本专利技术实施例提供了一种基于联邦学习的目标检测方法和装置。
2、一方面，提供了一种基于联邦学习的目标检测方法，所述方法包括：
3、确定参与训练检测模型的协调方、若干个第一参与方和第二参与方；所述第一参与方为含有若干个携带有标签的训练样本的终端设备，所述第二参与方为含有若干个不携带有标签的训练样本的终端设备，所述协调方为服务器；
4、基于纵向联邦学习，利用所述第一参与方和所述第二参与...
【技术保护点】
1.一种基于联邦学习的目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一参与方和所述第二参与方的训练样本是通过如下方式得到的：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一参与方和所述第二参与方的初始图像样本进行样本对齐，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于纵向联邦学习，利用所述第一参与方和所述第二参与方的训练样本以及所述协调方进行检测模型训练，直至得到符合预期的检测模型，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本为多源遥感影像。
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