RILOD Near Real-Time Incremental Learning for Object Detection at the Edge 翻譯

摘要 配備相機的邊緣設備附帶的物體檢測模型無法覆蓋每個用戶感興趣的物體。 因此，增量學習功能是許多應用程序依賴的強大且個性化的對象檢測系統的關鍵功能。在本文中，我們提出了一個高效而實用的系統RILOD，以逐步訓練現有的對象檢測模型，使其能夠檢測新的對象類別而又不會失去檢測舊類別的能力。RILOD的關鍵組件是一種新穎的增量學習算法，該算法僅使用新對象類的訓練數據就可以針對一個階段的深層對象檢測模型進

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