深度学习论文: FedTR: Federated Learning Framework with Transfer Learning for Industrial Visual Inspection

深度学习论文: FedTR: Federated Learning Framework with Transfer Learning for Industrial Visual InspectionFedTR: Federated Learning Framework with Transfer Learning for Industrial Visual InspectionPDF:https://arxiv.org/pdf/2607.08014PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorchPyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks1 概述数字化制造领域正加速落地计算机视觉质检方案，以降低人力成本并提升检测稳定性。传统跨厂协同需将图像汇聚至中心服务器集中训练，但跨国数据受隐私法规（如新加坡PDPA、欧盟GDPR）严格限制，难以流通。联邦学习（FL）为此提供了合规的分布式建模方案：各工厂仅基于本地数据训练，上传轻量化模型参数至服务器聚合，全程原始数据不出厂，既规避泄露风险，又降低通信开销。然而，FL以隐私优先，常导致精度折损。为