iTASK - Intelligent Traffic Analysis Software Kit

Tran, Minh–Triet; Nguyên, Tam; Hoàng, Trung-Hiếu; Le, Trung-Nghia; Nguyen, Khac-Tuan; Dinh, Dat-Thanh; Nguyen, Tri-Thanh; Nguyen, Hai-Dang; Hoang, Xuan-Nhat; Nguyen, Trong-Tung; Vo-Ho, Viet-Khoa; Do, Trong-Le; Nguyen, Lam; Le, Minh-Quan; Nguyen-Dinh, Hoang-Phuc; Pham, Trong-Thang; Nguyen, Xuan-Vy; Nguyen, E-Ro; Tran, Quoc-Cuong; Tran, Hung; Dao, Hieu Trong; Tran, Mai-Khiem; Nguyen, Quan Dinh; Nguyen, Tien-Phat; Vu-Le, The-Anh; Diep, Gia‐Han; Minh, N.

doi:10.1109/cvprw50498.2020.00314

Cited by 15 publications

(8 citation statements)

References 23 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…More recently, the authors in [12] propose Ditto, where users collaborate to train a separate global model akin to [2], which is then used to steer the training of the local personalized model at each user via local model adaptation. Their approach embodies the intuition of pFedMe [13], which decouples personalized model optimization from the global model learning by introducing a penalizing term to regularize the clients local adaptation step. Despite resulting in a per-user personalized model, collaboration among users in Ditto and pFedMe is limited to updating the global model, while relying solely on the local data sets to train their personalized models, rather than leveraging collaboration among statistically similar learners to refine those models.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…The first set includes algorithms that achieve personalization by resulting multiple personalized models. Those include CFL [3], FedFomo [7], pFedMe [13] and Ditto [12]. The second set of baselines include algorithms that yield a single Federated model such as Fedprox 1 [10], SCAFFOLD [11].…”

Section: A Set-upmentioning

confidence: 99%

“…On the other hand, Ditto and pFedMe perform relatively better than the aforementioned two approaches, given their personalization capabilities. However, they fall short while leveraging collab- 77.8 (± 3.9) 79.7 (± 2.5) 49.1 (± 1.4) SCAFFOLD [11] 77.2 (± 4.0) 72.5 (± 2.2) 17.5 (± 1.8) Ditto [12] 78.3 (± 3.9) 74.1 (± 2.3) 44.1 (± 1.4) pFedMe [13] 77. oration among users towards training the global model only, and disregarding the potential generalization gain that could be achieved by enabling collaboration among statistically similar users towards refining their local personalized models.…”

Section: B Personalization Performancementioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

User-Centric Federated Learning

Mestoukirdi

Zecchin

Gesbert

et al. 2021

2021 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps)

View full text Add to dashboard Cite

Statistical heterogeneity across clients in a Federated Learning (FL) system increases the algorithm convergence time and reduces the generalization performance, resulting in a large communication overhead in return for a poor model. To tackle the above problems without violating the privacy constraints that FL imposes, personalized FL methods have to couple statistically similar clients without directly accessing their data in order to guarantee a privacy-preserving transfer. In this work, we design user-centric aggregation rules at the parameter server (PS) that are based on readily available gradient information and are capable of producing personalized models for each FL client. The proposed aggregation rules are inspired by an upper bound of the weighted aggregate empirical risk minimizer. Secondly, we derive a communication-efficient variant based on user clustering which greatly enhances its applicability to communication-constrained systems. Our algorithm outperforms popular personalized FL baselines in terms of average accuracy, worst node performance, and training communication overhead.

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Section: A Set-upmentioning

confidence: 99%

Section: B Personalization Performancementioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

User-Centric Federated Learning

Mestoukirdi

Zecchin

Gesbert

et al. 2021

2021 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps)

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Tran vd. [4] çalışmalarında döner kavşak trafik akış koşullarını analiz etmek için deneysel verileri Sint-Truiden (Belçika) şehrinde elde etmişlerdir. Sonuçlar, UAV videolarının sağladığı esnekliğin ve kuş bakışı görünümünün değerini yansıtmaktadır.…”

Section: Introductionunclassified

“…İHA kullanımında önümüzdeki yıllarda beklenen önemli artışla birlikte, bu tür çalışmalar hem uygulayıcılar hem de gelecekteki araştırmacılar için faydalı bir kaynak olabilir. Gelecekteki araştırmalar, esas olarak İHA tabanlı trafik uygulamalarının daha fazla uzantılarına odaklanacaktır [4].…”

Section: Introductionunclassified

Üniversite Yerleşkesi Çevresinde Trafik Durumunun İncelenmesi ve Alternatif Çözüm Önerileri: İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Avcılar Kampüsü Örneği

Karakaş

2023

DÜMF MD

View full text Add to dashboard Cite

Büyükşehirlerde artan nüfusu beraberinde barınma, eğitim, ulaşım vs. birçok ihtiyaç parametrelerini doğurmaktadır. Yerleşik düzende olan alanların üniversite ihtiyaçlarını karşılamak için 24 saat aktif yaşamın sürdüğü kampüs alanlarınada ihtiyaç duyulmaktadır. Özellikle kampüs ihtiyacının karşılandığı alanlarda kentsel ulaşım ağı koşullarında da gerekli iyileştirmelerin yapılması ve ilerideki nüfus ve eğitim kapasite koşulları dikkate alınarak senaryoların geliştirilmesi gerekmektedir. Dolayısıyla eğitim alanlarına kolay ulaşaılabilirliğin sağlandığı konforlu ve güvenilir yol ağlarının oluşturulması elzemdir. Geliştirilen modeller ile kentsel ölçekte kampüs ve yerleşim alanlarında yol ağları oluşturularak trafik problemlerine çözüm önerileri getirilmesi, otopark ihtiyaçların karşılanması, trafik akışının sağlanması, yayaların güvenli bir şekil de ulaşım imkanı elde edilmedir. Bu çalışmada İstanbul tarihi yarımada dışında kalan üniversite kampüs alanı ve çevre bağlantı yollarında meydana gelen trafik yoğunluğu dikkate alınarak geliştirilen senaryolarla ileriye yönelik tahminlerde trafik sorunlarının ortadan kaldırılmasına yönelik alternative çözüm önerileri gerçekleştirilmiştir. Çalışmada önceden belirlenen bir ufuk yılına göre gelecekteki potansiyel trafik akışını ölçmek için karmaşık trafik yöntemleri tasarlanmıştır. Sonuç olarak farklı ulaşım planlaması ve araç modellerinin trafiğe olumlu katkı sunacağı düşünülmektedir.

show abstract

LRATD: a lightweight real-time abnormal trajectory detection approach for road traffic surveillance

Zhang

Ren

2022

Neural Comput & Applic

View full text Add to dashboard Cite

iTASK - Intelligent Traffic Analysis Software Kit

Cited by 15 publications

References 23 publications

User-Centric Federated Learning

User-Centric Federated Learning

Üniversite Yerleşkesi Çevresinde Trafik Durumunun İncelenmesi ve Alternatif Çözüm Önerileri: İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Avcılar Kampüsü Örneği

LRATD: a lightweight real-time abnormal trajectory detection approach for road traffic surveillance

Contact Info

Product

Resources

About