論文の概要: Balancing Stability and Plasticity in Pretrained Detector: A Dual-Path Framework for Incremental Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10214v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 13:31:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:51:27.938110
• Title: Balancing Stability and Plasticity in Pretrained Detector: A Dual-Path Framework for Incremental Object Detection
• Title（参考訳）: プレトレーニング検出器の安定性と塑性のバランス:インクリメンタル物体検出のためのデュアルパスフレームワーク
• Authors: Songze Li, Qixing Xu, Tonghua Su, Xu-Yao Zhang, Zhongjie Wang,
• Abstract要約: 安定性と可塑性のバランスは、事前訓練されたモデルベースインクリメンタルオブジェクト検出における根本的な課題である。 局所化安定性と分類可塑性を分離する事前訓練されたDETR検出器上に構築したデュアルパスフレームワークを提案する。 我々はPTMIODの安定性と塑性のバランスを効果的に保ち、堅牢なクロスドメイン適応と強力な鍛造能力の維持を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.684132921720945
• License:
• Abstract: The balance between stability and plasticity remains a fundamental challenge in pretrained model-based incremental object detection (PTMIOD). While existing PTMIOD methods demonstrate strong performance on in-domain tasks aligned with pretraining data, their plasticity to cross-domain scenarios remains underexplored. Through systematic component-wise analysis of pretrained detectors, we reveal a fundamental discrepancy: the localization modules demonstrate inherent cross-domain stability-preserving precise bounding box estimation across distribution shifts-while the classification components require enhanced plasticity to mitigate discriminability degradation in cross-domain scenarios. Motivated by these findings, we propose a dual-path framework built upon pretrained DETR-based detectors which decouples localization stability and classification plasticity: the localization path maintains stability to preserve pretrained localization knowledge, while the classification path facilitates plasticity via parameter-efficient fine-tuning and resists forgetting with pseudo-feature replay. Extensive evaluations on both in-domain (MS COCO and PASCAL VOC) and cross-domain (TT100K) benchmarks show state-of-the-art performance, demonstrating our method's ability to effectively balance stability and plasticity in PTMIOD, achieving robust cross-domain adaptation and strong retention of anti-forgetting capabilities.
• Abstract（参考訳）: 安定性と可塑性のバランスは、事前訓練されたモデルベースインクリメンタルオブジェクト検出(PTMIOD)における根本的な課題である。 既存のPTMIOD手法は、事前学習データと整合したドメイン内タスクに対して強い性能を示すが、クロスドメインシナリオに対する可塑性は未解明のままである。 局所化モジュールは、分布シフトにまたがる固有のドメイン間安定性を保った正確な境界ボックスの推定を実証するが、分類コンポーネントは、クロスドメインシナリオにおける識別可能性の低下を軽減するために、可塑性の強化を必要とする。 そこで本研究では,DTRをベースとした2重パス・フレームワークを用いて,局所性安定性と分類可塑性を分離する手法を提案する。局所性パスは,事前学習された局所性知識を維持するための安定性を維持し,分類パスはパラメータ効率の細かい調整によって可塑性を促進し,擬似的再生による忘れを抑える。 内部領域 (MS COCO, PASCAL VOC) とクロスドメイン (TT100K) のベンチマークにより, PTMIODにおける安定性と塑性のバランスを効果的に保ち, 堅牢なクロスドメイン適応を実現し, 耐鍛造能力の強い維持を図った。

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