Fugu-MT 論文翻訳(概要): nVFNet-RDC: Replay and Non-Local Distillation Collaboration for Continual Object Detection

論文の概要: nVFNet-RDC: Replay and Non-Local Distillation Collaboration for Continual Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03603v1
Date: Thu, 8 Sep 2022 06:59:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-09 13:08:33.168621
Title: nVFNet-RDC: Replay and Non-Local Distillation Collaboration for Continual Object Detection
Title（参考訳）: nVFNet-RDC:連続物体検出のための再生・非局所蒸留協調
Authors: Jinxiang Lai, Wenlong Liu, Jun Liu
Abstract要約: 継続的学習(CL)は、新しい環境に適応し、新しいスキルを学ぶ能力を持つアルゴリズムの開発に焦点を当てている。本稿では,連続物体検出のためのnVFNet-RDC手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.921200505884732
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Continual Learning (CL) focuses on developing algorithms with the ability to adapt to new environments and learn new skills. This very challenging task has generated a lot of interest in recent years, with new solutions appearing rapidly. In this paper, we propose a nVFNet-RDC approach for continual object detection. Our nVFNet-RDC consists of teacher-student models, and adopts replay and feature distillation strategies. As the 1st place solutions, we achieve 55.94% and 54.65% average mAP on the 3rd CLVision Challenge Track 2 and Track 3, respectively.
Abstract（参考訳）: 継続的学習(CL)は、新しい環境に適応し、新しいスキルを学ぶ能力を持つアルゴリズムの開発に焦点を当てている。この非常に困難なタスクは近年、新しいソリューションが急速に登場し、多くの関心を集めています。本稿では,連続物体検出のためのnVFNet-RDC手法を提案する。我々のnVFNet-RDCは教師学生モデルで構成されており、リプレイと特徴蒸留戦略を採用している。第1位のソリューションとして、第3のCLVision Challenge Track 2 と Track 3 でそれぞれ 55.94% と 54.65% の平均 mAP を達成した。

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