FRCNN来袭 | Faster RCNN与FCN永不遗忘，联邦学习+边缘数据既保护隐私也提升性能
在现代社会，视觉数据的数量迅速增加。在很多情况下，数据存储在地理上不同的位置，因此需要大量的时间和空间来整合。有时，还有关于隐私保护的法规，这会阻止数据的整合。 在这项工作中，作者提出了一个联邦实现的框架，用于使用联邦式Faster R-CNN（FRCNN）进行目标检测和识别，以及使用联邦式全卷积网...
Faster RCNN 运行自己的数据，刚开始正常，后来就报错： Index exceeds matrix dimensions. Error in ori_demo (line 114) boxes_cell{i} = [boxes(:, (1+(i-1)*4):(i*4)), scores(
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