Federated 3D Perception中級
FedCKA、CKA表現類似度で連合3D物体検出の層共有と個人化を動的最適化
FedCKAは、層ごとのCKA類似度に基づき、どの層をグローバル集約し、どの層をクライアントごとに個人化するかを学習中に自動決定する連合3D物体検出手法である。nuScenes由来の場所、天候、照明が異なる5ドメインのベンチマークで、平均NDSを0.63とし、最強の既存ベースラインであるFedMCの0.56を7ポイント上回った。本論文は査読済みと明記されていないプレプリントである。