大规模差异化点云数据下的联邦语义分割算法
Federated semantic segmentation algorithm under large scale differential point cloud data
1. 福建农林大学 机电工程学院, 福州 350100
2. 中国科学院福建物质结构研究所, 福州 350002
3. 龙合智能装备制造有限公司, 福建 龙岩 364101
摘要
海量点云数据的存储对自动驾驶实时3D协同感知具有重要意义，然而出于数据安全保密性的要求，部分数据拥有者不愿共享其私人的点云数据，限制了模型训练准确性的提升。联邦学习是一种注重数据隐私安全的计算范式，提出了一种基于联邦学习的方法来解决车辆协同感知场景下的大规模点云语义分割问题。融合具有点间角度信息的位置编码方式并对邻近点进行几何衍射处理以增强模型的特征提取能力，最后根据本地模型的生成质量动态调整全局模型的聚合权重，提高数据局部几何结构的保持能力。在SemanticKITTI，SemanticPOSS和Toronto3D三个数据集上进行了实验，结果表明该算法显著优于单一训练数据和基于FedAvg的方法，在充分挖掘点云数据价值的同时兼顾各方数据的隐私敏感性。
基金项目
福建省科技计划资助项目(2022T3053)
泉州市科技资助项目(2021C065L)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0320
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第3期
所属栏目: 联邦学习专题
出版页码: 706-712
文章编号: 1001-3695(2024)03-010-0706-07
发布历史
[2023-11-17] 优先出版
[2024-03-05] 印刷出版
引用本文
林佳斌, 张剑锋, 邵东恒, 等. 大规模差异化点云数据下的联邦语义分割算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (3): 706-712. (Lin Jiabin, Zhang Jianfeng, Shao Dongheng, et al. Federated semantic segmentation algorithm under large scale differential point cloud data [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (3): 706-712. )
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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