联邦学习聚合方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117829314A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410006704.3

    申请日:2024-01-02

    Abstract: 本发明涉及区块链技术领域,公开了一种联邦学习聚合方法、装置、设备及存储介质,该方法应用于联邦学习聚合设备,联邦学习聚合设备上设置有区块链的智能合约,联邦学习聚合设备通过智能合约执行该方法,该方法包括:收集各个数据提供者对应的各个客户端提交的梯度,梯度在区块链上以交易的形式进行存储,对梯度进行聚合,获得聚合梯度,基于聚合梯度对全局模型进行更新,并返回收集各个数据提供者对应的客户端提交的梯度的步骤,直至更新后全局模型满足预设训练终止条件,输出更新后全局模型;由于本发明中用区块链替代了传统联邦学习中的中央服务器,从而规避了单点故障问题,进而提高了系统的可靠性与安全性。

    图像合成方法及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115082366A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202110272122.6

    申请日:2021-03-12

    Abstract: 本发明提供一种图像合成方法及系统,该方法包括:对初始图像中的目标和背景进行分割,获取分割后的目标图像;基于分割后的目标图像边缘非透明像素点个数和预设关系曲线,获取边缘透明通道临界值,所述预设关系曲线表示目标样本图像边缘非透明像素点个数和边缘透明通道临界值之间的关系;基于所述透明通道临界值对分割后的目标图像进行边缘优化,获取优化后的目标图像;根据优化后的目标图像和待融合背景,获取融合图像。本发明实现边缘部分的精细分割,并且降低了算法复杂度,提高了图像融合效率。

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