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Re-Identification에서의 대조 연합 학습 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.9.841
방대한 데이터 수집과 컴퓨팅 파워의 발전으로 AI 기술이 다양한 서비스에 활발히 적용되고 있다. 전통적인 중앙 집중형 클라우드 데이터 처리 방식은 민감한 사용자 데이터의 노출에 대한 우려를 불 러일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연합 학습(FL)이 분산형 학습 방법으로 부상했다. FL은 클라이 언트가 로컬 데이터로 모델을 학습한 후, 로컬에서 업데이트된 모델을 중앙 서버로 보내는 방식이다. 중앙 서버는 이러한 업데이트된 모델을 집계하여 로컬 데이터를 직접 접근하지 않고도 글로벌 모델을 학습할 수 있게 한다. 본 논문에서는 다양한 도메인에서 재식별(Re-ID) 작업을 위해 특별히 설계된 새로운 FL 프레임워크인 FedCON을 제시한다. FedCON은 FL에 대조 학습을 적용하여 특징 표현을 향상시키며, 이 는 Re-ID 분야에서 특징 벡터의 유사성을 강조하여 동일한 ID를 가진 객체를 다른 이미지에서도 동일하 게 식별하는 데 유용하다. 특징 유사성에 중점을 둠으로써 FedCON은 데이터 이질성 문제를 효과적으로 해결하고 Re-ID 응용에서 글로벌 모델의 성능을 향상시킨다. 인물 및 차량 Re-ID 데이터셋에 대한 실증 연구는 FedCON이 기존의 Re-ID를 위한 FL 방법들을 능가함을 보여준다. 다양한 CCTV 데이터셋을 사 용한 인물 Re-ID 실험에서 FedCON은 여러 baseline과의 비교에서 우수한 성능을 보였다. 또한, FedCON은 VeRi-776 및 VRIC와 같은 실제 데이터셋에서 차량 Re-ID 성능을 크게 향상시켜 실제 응용 가능성을 보여준다.
