摘要
本发明公开了一种基于联邦学习的目标检测方法和装置,属于隐私保护领域。方法包括:确定参与训练检测模型的协调方、若干个第一参与方和第二参与方;第一参与方为含有若干个携带有标签的训练样本的终端设备,第二参与方为含有若干个不携带有标签的训练样本的终端设备,协调方为服务器;基于纵向联邦学习,利用第一参与方和第二参与方的训练样本以及协调方进行检测模型训练,直至得到符合预期的检测模型,以利用检测模型进行目标检测;其中,检测模型基于YOLO V5网络构建。本方案采用联邦学习架构,结合YOLO V5算法,在保护数据隐私性的基础上,提高训练数据量和模型的目标检测精度。