RD-IOD: Two-Level Residual-Distillation-Based Triple-Network for Incremental Object Detection
Notice bibliographique
Résumé
As a basic component in multimedia applications, object detectors are generally trained on a fixed set of classes that are pre-defined. However, new object classes often emerge after the models are trained in practice. Modern object detectors based on Convolutional Neural Networks (CNN) suffer from catastrophic forgetting when fine-tuning on new classes without the original training data. Therefore, it is critical to improve the incremental learning capability on object detection. In this article, we propose a novel Residual-Distillation-based Incremental learning method on Object Detection (RD-IOD). Our approach rests on the creation of a triple-network based on Faster R-CNN. To enable continuous learning from new classes, we use the original model as well as a residual model to guide the learning of the incremental model on new classes while maintaining the previous learned knowledge. To better maintain the discrimination between the features of old and new classes, the residual model is jointly trained with the incremental model on new classes in the incremental learning procedure. In addition, a two-level distillation scheme is designed to guide the training process, which consists of (1) a general distillation for imitating the original model in feature space along with a residual distillation on the features in both image level and instance level, and (2) a joint classification distillation on the output layers. To well preserve the learned knowledge, we design a 2-threshold training strategy to guide the learning of a Region Proposal Network and a detection head. Extensive experiments conducted on VOC2007 and COCO demonstrate that the proposed method can effectively learn to incrementally detect objects of new classes, and the problem of catastrophic forgetting is mitigated. Our code is available at https://github.com/yangdb/RD-IOD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».