Główne pojęcia
モデルは、因果特徴を学習し、データバイアス特徴を抑制することで、新しいタスクに適応性を向上させる。
Streszczenie
本論文では、インクリメンタルオブジェクト検出(ICOD)モデルが提案されています。このモデルは、古いタスクからの知識を再確認する代わりに、より堅牢な特徴である因果特徴に焦点を当てています。ICODは、新しいタスクへの適応性を向上させることが示されました。また、因果特徴が学習されることでモデルのロバスト性が向上することも実証されました。
Statystyki
ICOD(ours):パフォーマンス指標は77.2%
Faster-ILOD [27]:パフォーマンス指標は72.8%
ILOD [36]:パフォーマンス指標は69.9%
Cytaty
"ICODは新しいタスクへの適応性を向上させます。"
"因果特徴の学習により、モデルのロバスト性が増します。"