TT100K

新框架利用预训练检测器的稳定-塑性不对称性进行增量目标检测

研究人员开发了一个新的增量目标检测框架，该框架利用了预训练的DETR类检测器中存在的稳定-塑性不对称性。该方法冻结了定位头以保持几何稳定性，同时调整了Transformer表示和分类头以实现塑性，尤其是在跨域场景中。该方法还结合了伪特征回放以减轻先前学习类别的遗忘，并使用两阶段一致蒸馏来对齐表示。在COCO、VOC和TT100K数据集上的实验表明，该方法在保留旧类别和适应新类别之间取得了平衡，达到了最先进的性能。