MultIOD: Rehearsal-free Multihead Incremental Object Detector

Alapfogalmak

MultIOD is a class-incremental object detector based on CenterNet, focusing on rehearsal-free and anchor-free object detection.

Kivonat

• Class-Incremental Learning (CIL) is crucial in evolving environments.
• Catastrophic forgetting challenges neural networks in retaining past knowledge.
• MultIOD proposes a multihead feature pyramid and transfer learning to tackle forgetting.
• Results show MultIOD outperforms state-of-the-art methods on Pascal VOC datasets.
• Ablation studies highlight the impact of backbones, frozen layers, and NMS strategies.
• MultIOD's efficiency lies in its reduced memory footprint and robustness against forgetting.

Statisztikák

대부분의 기존 CIOD 모델은 Faster-RCNN에 기반을 두고 있음.
MultIOD는 CenterNet 알고리즘을 기반으로 함.
EfficientNet-B3 모델은 파라미터 수를 줄이면서 성능을 향상시킴.

Idézetek

"We argue that more effort should be dedicated to anchor-free and rehearsal-free object detection."
"Results show that our method outperforms a range of state-of-the-art methods on two Pascal VOC datasets."

Főbb Kivonatok

MultIOD

by Eden Belouad... : arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.05334.pdf

Mélyebb kérdések

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