論文の概要: SDDGR: Stable Diffusion-based Deep Generative Replay for Class Incremental Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17323v2
• Date: Tue, 7 May 2024 14:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:23:11.168116
• Title: SDDGR: Stable Diffusion-based Deep Generative Replay for Class Incremental Object Detection
• Title（参考訳）: SDDGR: クラスインクリメンタルオブジェクト検出のための安定拡散に基づくDeep Generative Replay
• Authors: Junsu Kim, Hoseong Cho, Jihyeon Kim, Yihalem Yimolal Tiruneh, Seungryul Baek,
• Abstract要約: クラスインクリメンタルオブジェクト検出(CIOD)のためのSDDGRと呼ばれる新しい手法を提案する。 本手法は,事前学習したテキスト-拡散ネットワークを用いた拡散モデルを用いて,現実的で多様な合成画像を生成する。 我々のアプローチには、新しいタスクイメージ内の古いオブジェクトの擬似ラベル付けが含まれており、背景要素としての誤分類を防ぐ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.423544221521201
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of class incremental learning (CIL), generative replay has become increasingly prominent as a method to mitigate the catastrophic forgetting, alongside the continuous improvements in generative models. However, its application in class incremental object detection (CIOD) has been significantly limited, primarily due to the complexities of scenes involving multiple labels. In this paper, we propose a novel approach called stable diffusion deep generative replay (SDDGR) for CIOD. Our method utilizes a diffusion-based generative model with pre-trained text-to-diffusion networks to generate realistic and diverse synthetic images. SDDGR incorporates an iterative refinement strategy to produce high-quality images encompassing old classes. Additionally, we adopt an L2 knowledge distillation technique to improve the retention of prior knowledge in synthetic images. Furthermore, our approach includes pseudo-labeling for old objects within new task images, preventing misclassification as background elements. Extensive experiments on the COCO 2017 dataset demonstrate that SDDGR significantly outperforms existing algorithms, achieving a new state-of-the-art in various CIOD scenarios. The source code will be made available to the public.
• Abstract（参考訳）: クラスインクリメンタルラーニング(CIL)の分野では、生成モデルの継続的な改善とともに、破滅的な忘れを緩和する方法として、生成的リプレイが注目されている。 しかし、そのクラスインクリメンタルオブジェクト検出(CIOD)への応用は、主に複数のラベルを含むシーンの複雑さのために、大幅に制限されている。 本稿では,CIODのためのSDDGRという新しい手法を提案する。 本手法は,事前学習したテキスト-拡散ネットワークを用いた拡散モデルを用いて,現実的で多様な合成画像を生成する。 SDDGRは、古いクラスを含む高品質な画像を作成するための反復的な改善戦略を取り入れている。 また,合成画像における先行知識の保持性を向上させるため,L2知識蒸留技術を採用した。 さらに,新しいタスクイメージ内の古いオブジェクトを擬似ラベル化することで,背景要素の誤分類を防止する。 COCO 2017データセットに関する大規模な実験は、SDDGRが既存のアルゴリズムを著しく上回り、さまざまなCIODシナリオで新たな最先端を実現していることを示している。 ソースコードは一般公開される予定だ。

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