論文の概要: Class-Wise Buffer Management for Incremental Object Detection: An
Effective Buffer Training Strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09139v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 17:10:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-15 20:52:40.263062
- Title: Class-Wise Buffer Management for Incremental Object Detection: An
Effective Buffer Training Strategy
- Title(参考訳): インクリメンタルオブジェクト検出のためのクラスワイズバッファ管理:効果的なバッファトレーニング戦略
- Authors: Junsu Kim, Sumin Hong, Chanwoo Kim, Jihyeon Kim, Yihalem Yimolal
Tiruneh, Jeongwan On, Jihyun Song, Sunhwa Choi, Seungryul Baek
- Abstract要約: クラスインクリメンタル学習は、既存のモデルに目に見えないクラスインスタンスを継続的に追加する際に発生する問題を解決することを目的としている。
オブジェクト検出に最適化されたリプレイバッファを生成する効果的なバッファトレーニング戦略(eBTS)を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.109975137910881
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Class incremental learning aims to solve a problem that arises when
continuously adding unseen class instances to an existing model This approach
has been extensively studied in the context of image classification; however
its applicability to object detection is not well established yet. Existing
frameworks using replay methods mainly collect replay data without considering
the model being trained and tend to rely on randomness or the number of labels
of each sample. Also, despite the effectiveness of the replay, it was not yet
optimized for the object detection task. In this paper, we introduce an
effective buffer training strategy (eBTS) that creates the optimized replay
buffer on object detection. Our approach incorporates guarantee minimum and
hierarchical sampling to establish the buffer customized to the trained model.
%These methods can facilitate effective retrieval of prior knowledge.
Furthermore, we use the circular experience replay training to optimally
utilize the accumulated buffer data. Experiments on the MS COCO dataset
demonstrate that our eBTS achieves state-of-the-art performance compared to the
existing replay schemes.
- Abstract(参考訳): クラスインクリメンタルラーニングは、既存のモデルに目に見えないクラスインスタンスを継続的に追加する際に発生する問題を解決することを目的としている。このアプローチは画像分類の文脈で広く研究されているが、オブジェクト検出への適用性はまだ十分に確立されていない。
リプレイメソッドを使用する既存のフレームワークは、トレーニング対象のモデルを考慮せずにリプレイデータを収集し、各サンプルのランダム性やラベル数に依存する傾向がある。
また、リプレイの有効性にもかかわらず、オブジェクト検出タスクにはまだ最適化されていない。
本稿では,オブジェクト検出に最適化されたリプレイバッファを生成する効果的なバッファトレーニング戦略(eBTS)を提案する。
提案手法は,トレーニングモデルにカスタマイズされたバッファを確立するために,最小かつ階層的なサンプリングを実現する。
%の方法により,事前知識の効果的な検索が容易になる。
さらに,循環経験リプレイトレーニングを用いて,蓄積バッファデータを最適に活用する。
MS COCOデータセットの実験は、既存のリプレイ方式と比較して、我々のeBTSが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
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