Buchumschlag

FedCVU: Federated Learning for Cross-View Video Understanding

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Shenghan, Ling, Run, Cao, Ke, Ma, Ao, Zhang, Zhanjie
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FancyVideo: Towards Dynamic and Consistent Video Generation via Cross-frame Textual Guidance
von: Feng, Jiasong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedMGP: Personalized Federated Learning with Multi-Group Text-Visual Prompts
von: Bo, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedHPL: Efficient Heterogeneous Federated Learning with Prompt Tuning and Logit Distillation
von: Ma, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decoding Federated Learning: The FedNAM+ Conformal Revolution
von: Balija, Sree Bhargavi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bootstraping Clustering of Gaussians for View-consistent 3D Scene Understanding
von: Zhang, Wenbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WarmFed: Federated Learning with Warm-Start for Globalization and Personalization Via Personalized Diffusion Models
von: Feng, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedHENet: A Frugal Federated Learning Framework for Heterogeneous Environments
von: Dopico-Castro, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedQuad: Federated Stochastic Quadruplet Learning to Mitigate Data Heterogeneity
von: Goksu, Ozgu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding and Improving UMAP with Geometric and Topological Priors: The JORC-UMAP Algorithm
von: Li, Xiaobin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedCAR: Cross-client Adaptive Re-weighting for Generative Models in Federated Learning
von: Kim, Minjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedHCA$^2$: Towards Hetero-Client Federated Multi-Task Learning
von: Lu, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedStyle: Style-Based Federated Learning Crowdsourcing Framework for Art Commissions
von: Ran, Changjuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Video-EM: Event-Centric Episodic Memory for Long-Form Video Understanding
von: Wang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedCTTA: A Collaborative Approach to Continual Test-Time Adaptation in Federated Learning
von: Rajib, Rakibul Hasan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedAli: Personalized Federated Learning Alignment with Prototype Layers for Generalized Mobile Services
von: Ek, Sannara, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedAFD: Multimodal Federated Learning via Adversarial Fusion and Distillation
von: Tan, Min, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Personalized Federated Learning via Dual-Prompt Optimization and Cross Fusion
von: Zhang, Yuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TrackRef3D: Multi-View Consistent Track-then-Label for Open-World Referring Segmentation in 3D Gaussian Splatting
von: Tan, Yuyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SelfFed: Self-Supervised Federated Learning for Data Heterogeneity and Label Scarcity in Medical Images
von: Khowaja, Sunder Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rethink Arbitrary Style Transfer with Transformer and Contrastive Learning
von: Zhang, Zhanjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedDistill: Global Model Distillation for Local Model De-Biasing in Non-IID Federated Learning
von: Song, Changlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MamBEV: Enabling State Space Models to Learn Birds-Eye-View Representations
von: Ke, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Understanding Adversarial Transferability in Federated Learning
von: Li, Yijiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedAPA: Server-side Gradient-Based Adaptive Personalized Aggregation for Federated Learning on Heterogeneous Data
von: Sun, Yuxia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lay2Story: Extending Diffusion Transformers for Layout-Togglable Story Generation
von: Ma, Ao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Taming Cross-Domain Representation Variance in Federated Prototype Learning with Heterogeneous Data Domains
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedVLMBench: Benchmarking Federated Fine-Tuning of Vision-Language Models
von: Zheng, Weiying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedBKD: Distilled Federated Learning to Embrace Gerneralization and Personalization on Non-IID Data
von: Zhao, Yushan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cross-View Graph Consistency Learning for Invariant Graph Representations
von: Chen, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedSOL: Stabilized Orthogonal Learning with Proximal Restrictions in Federated Learning
von: Lee, Gihun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedVG: Gradient-Guided Aggregation for Enhanced Federated Learning
von: Devkota, Alina, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cross-View World Models
von: Sharma, Rishabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedRepOpt: Gradient Re-parametrized Optimizers in Federated Learning
von: Lau, Kin Wai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Scale Pansharpening via ScaleFormer and the PanScale Benchmark
von: Cao, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2026)

R2G: A Multi-View Circuit Graph Benchmark Suite from RTL to GDSII
von: Zhou, Zewei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedHK-MVFC: Federated Heat Kernel Multi-View Clustering
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)

MORPHFED: Federated Learning for Cross-institutional Blood Morphology Analysis
von: Ansah, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VET-DINO: Learning Anatomical Understanding Through Multi-View Distillation in Veterinary Imaging
von: Dourson, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BEV-CV: Birds-Eye-View Transform for Cross-View Geo-Localisation
von: Shore, Tavis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedPromo: Federated Lightweight Proxy Models at the Edge Bring New Domains to Foundation Models
von: Caligiuri, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)