今日 Paper | 虚拟试穿网络；人群计数基准；联邦元学习；目标检测等

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基于联邦元学习的协作学习框架

论文名称：A Collaborative Learning Framework via Federated Meta-Learning

作者：Lin Sen /Yang Guang /Zhang Junshan

发表时间：2020/1/9

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/8732

这篇论文考虑的是实时边缘智能的问题。

物联网中边缘设备由于其受限的计算资源和有限的本地数据，通常无法实现实时边缘智能。为此这篇论文提出了一个平台增强的协同过滤框架，首先通过联合元学习方法在一组边缘节点上训练模型，然后仅通过几个样本就可以使得模型快速适应目标边缘节点上的新任务。同时这篇论文还研究了其所提出的联合元学习算法在节点相似性和目标边缘的自适应性能上的收敛性。为了防御元学习算法可能遭受的对抗性攻击，这篇论文进一步提出了基于分布鲁棒性优化的联合元学习算法。在不同数据集上进行的实验证明了这篇论文所提出的基于联合元学习的框架的有效性。

VITON:一种基于图像的虚拟试穿网络

论文名称：VITON: An Image-based Virtual Try-on Network

作者：Han Xintong /Wu Zuxuan /Wu Zhe /Yu Ruichi /Davis Larry S.

发表时间：2017/11/22

论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/8579

推荐原因

1、第一篇关于虚拟试衣的论文

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