一种基于类别一致性的联邦语义分割方法

本发明属于图像识别和理解的技术领域，更具体地，涉及一种基于类别一致性的联邦语义分割方法。本发明方法引入了类别示例作为衡量标准。方法在服务器端利用类别示例来训练全局模型，并生成类别原型，以监督客户端模型的全局分支，确保与全局类别表示的一致性。本发明方法在客户端集成了一种对抗机制，以协调局部和全局分支的贡献，从而实现一致的输出。此外，基于类别示例的多层次对比损失被应用于客户端和服务器端，以确保同一语义空间内的一致性。