Federated 3D Perception중급
FedCKA, 표현 유사성 기반 층 개인화로 연합 3D 인지 성능 개선
FedCKA는 연합 학습 기반 3D 객체 인지에서 클라이언트별 도메인 편차를 다루기 위해 CKA(Centered Kernel Alignment)로 층별 표현 유사성을 측정하고, 유사성이 낮은 층만 개인화하는 동적 마스킹 전략이다. nuScenes 기반 5개 도메인 벤치마크에서 가장 강력한 기존 연합 방식 대비 평균 NDS를 7퍼센트포인트 높인 0.63을 기록했다. 이 논문은 아직 동료 심사를 거치지 않은 프리프린트다.