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联邦学习通过优先考虑数据隐私、增强模型公平性和减少机器学习过程中的偏见，促进负责任的人工智能。这种方法允许多个设备或本地数据集合作训练模型，同时保持实际数据的分散性。与其将原始数据发送到中央服务器，不如只共享模型更新或梯度。这意味着敏感信息

计算机视觉中的视差效应是指当从不同视点观察时，对象的位置相对于其背景的明显偏移。这种现象通常用于估计3D视觉系统中的深度或距离。通过从两个或更多个视点 (例如，立体相机) 捕获场景的图像，可以计算图像中的对应点之间的视差。该视差与对象距相机