論文の概要: Continual Detection Transformer for Incremental Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03110v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 14:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 14:01:47.695409
• Title: Continual Detection Transformer for Incremental Object Detection
• Title（参考訳）: インクリメンタルオブジェクト検出用連続検出変換器
• Authors: Yaoyao Liu, Bernt Schiele, Andrea Vedaldi, Christian Rupprecht
• Abstract要約: インクリメンタルオブジェクト検出(IOD)は、新しいオブジェクトカテゴリに対するアノテーションを備えた、フェーズ内のオブジェクト検出をトレーニングすることを目的としている。 他の段階的な設定として、IODは破滅的な忘れがちであり、知識蒸留(KD)や模範再生(ER)といった技術によってしばしば対処される。 本稿では,この文脈でKDとERを効果的に活用できるトランスフォーマーベースのIODを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 154.8345288298059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Incremental object detection (IOD) aims to train an object detector in phases, each with annotations for new object categories. As other incremental settings, IOD is subject to catastrophic forgetting, which is often addressed by techniques such as knowledge distillation (KD) and exemplar replay (ER). However, KD and ER do not work well if applied directly to state-of-the-art transformer-based object detectors such as Deformable DETR and UP-DETR. In this paper, we solve these issues by proposing a ContinuaL DEtection TRansformer (CL-DETR), a new method for transformer-based IOD which enables effective usage of KD and ER in this context. First, we introduce a Detector Knowledge Distillation (DKD) loss, focusing on the most informative and reliable predictions from old versions of the model, ignoring redundant background predictions, and ensuring compatibility with the available ground-truth labels. We also improve ER by proposing a calibration strategy to preserve the label distribution of the training set, therefore better matching training and testing statistics. We conduct extensive experiments on COCO 2017 and demonstrate that CL-DETR achieves state-of-the-art results in the IOD setting.
• Abstract（参考訳）: インクリメンタルオブジェクト検出(IOD)は、新しいオブジェクトカテゴリに対するアノテーションを備えた、フェーズ内のオブジェクト検出をトレーニングすることを目的としている。 他の段階的な設定として、IODは破滅的な忘れがちであり、知識蒸留(KD)や模範再生(ER)といった技術によってしばしば扱われる。 しかし、KDとERはDeformable DETRやUP-DETRといった最先端のトランスフォーマーベースのオブジェクト検出器に直接適用してもうまく動作しない。 本稿では,この文脈でKDとERを効果的に活用するトランスフォーマベースIODの新しい手法であるContinualaL DEtection TRansformer (CL-DETR)を提案する。 まず,検出者知識蒸留(DKD)の損失を導入し,モデルの古いバージョンからの最も情報的で信頼性の高い予測,冗長な背景予測の無視,利用可能な接地木ラベルとの互換性を確保する。 また,トレーニングセットのラベル分布を保存するためのキャリブレーション戦略を提案することで,erの改善も行う。 coco 2017 の広範な実験を行い,cl-detr が iod 設定で最先端の結果を得ることを示す。

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