論文の概要: DuET: Dual Incremental Object Detection via Exemplar-Free Task Arithmetic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21260v2
• Date: Sat, 02 Aug 2025 08:17:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.197552
• Title: DuET: Dual Incremental Object Detection via Exemplar-Free Task Arithmetic
• Title（参考訳）: DuET: Exemplar-free Task Arithmeticによるデュアルインクリメンタルオブジェクト検出
• Authors: Munish Monga, Vishal Chudasama, Pankaj Wasnik, Biplab Banerjee,
• Abstract要約: 自律走行や監視のような現実世界の物体検出システムは、新しい対象カテゴリーを継続的に学習する必要がある。 既存のアプローチでは、クラスインクリメンタルオブジェクト検出(CIOD)とドメインインクリメンタルオブジェクト検出(DIOD)がこの課題の1つの側面にのみ対応している。 DuIOD(Dual Incremental Object Detection)は,クラスとドメインのシフトを同時に処理する,より実用的な設定法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.91797400491484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world object detection systems, such as those in autonomous driving and surveillance, must continuously learn new object categories and simultaneously adapt to changing environmental conditions. Existing approaches, Class Incremental Object Detection (CIOD) and Domain Incremental Object Detection (DIOD) only address one aspect of this challenge. CIOD struggles in unseen domains, while DIOD suffers from catastrophic forgetting when learning new classes, limiting their real-world applicability. To overcome these limitations, we introduce Dual Incremental Object Detection (DuIOD), a more practical setting that simultaneously handles class and domain shifts in an exemplar-free manner. We propose DuET, a Task Arithmetic-based model merging framework that enables stable incremental learning while mitigating sign conflicts through a novel Directional Consistency Loss. Unlike prior methods, DuET is detector-agnostic, allowing models like YOLO11 and RT-DETR to function as real-time incremental object detectors. To comprehensively evaluate both retention and adaptation, we introduce the Retention-Adaptability Index (RAI), which combines the Average Retention Index (Avg RI) for catastrophic forgetting and the Average Generalization Index for domain adaptability into a common ground. Extensive experiments on the Pascal Series and Diverse Weather Series demonstrate DuET's effectiveness, achieving a +13.12% RAI improvement while preserving 89.3% Avg RI on the Pascal Series (4 tasks), as well as a +11.39% RAI improvement with 88.57% Avg RI on the Diverse Weather Series (3 tasks), outperforming existing methods.
• Abstract（参考訳）: 自律走行や監視のような現実世界の物体検出システムは、新しい対象カテゴリーを継続的に学習し、環境条件の変化に適応する必要がある。 既存のアプローチでは、クラスインクリメンタルオブジェクト検出(CIOD)とドメインインクリメンタルオブジェクト検出(DIOD)がこの課題の1つの側面にのみ対応している。 CIODは目に見えない領域で苦労するが、DIODは新しいクラスを学ぶ際に破滅的な忘れをし、実際の適用範囲を制限している。 このような制限を克服するために、DuIOD(Dual Incremental Object Detection)を導入する。 我々は,新たな方向性整合損失を緩和しながら,安定した漸進学習を可能にするタスク算術に基づくモデルマージフレームワークであるDuETを提案する。 従来の方法とは異なり、DuETは検出器に依存しないため、YOLO11やRT-DETRのようなモデルはリアルタイムのインクリメンタルオブジェクト検出器として機能する。 保持と適応の両方を包括的に評価するために,破滅的忘れに対する平均保持指数(Avg RI)と,ドメイン適応性に関する平均一般化指数(Avg Generalization Index)を共通基盤に組み込んだ保持適応指数(Retention-Adaptability Index, RAI)を導入する。 パスカル・シリーズとディバース・ウェザー・シリーズの大規模な実験では、パスカル・シリーズの89.3%のAvg RI(4タスク)を保ちながら+13.12%のRAI改善を実現し、また、ディバース・ウェザー・シリーズの88.57%のAvg RI(3タスク)で+11.39%のRAI改善を実現した。

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