본 논문은 스마트 농업에서 객체 탐지를 위한 경량화된 연합 학습 프레임워크인 VLLFL을 제안합니다. VLLFL은 비전-언어 모델(VLM)의 일반화 및 맥락 인식 탐지 기능과 연합 학습의 프라이버시 보호 기능을 활용합니다. 각 농장에 배포된 VLM의 성능을 향상시키기 위해 컴팩트한 프롬프트 생성기를 학습시킴으로써, 프라이버시를 보호하면서 통신 오버헤드를 줄입니다. 다양한 과일 식별부터 농업 해충 탐지까지 광범위한 작업에 적용 가능하며, 효율적이고 확장 가능하며 프라이버시를 보호하는 솔루션을 제공합니다. 실험 결과, VLLFL은 VLM의 성능을 14.53% 향상시키면서 통신 오버헤드를 99.3% 감소시켰음을 보여줍니다.
