論文の概要: RICO: Two Realistic Benchmarks and an In-Depth Analysis for Incremental Learning in Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13878v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 11:56:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:21.18241
• Title: RICO: Two Realistic Benchmarks and an In-Depth Analysis for Incremental Learning in Object Detection
• Title（参考訳）: RICO:オブジェクト検出における2つの現実的ベンチマークとインディーズ分析
• Authors: Matthias Neuwirth-Trapp, Maarten Bieshaar, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool,
• Abstract要約: インクリメンタルラーニング(IL)は、完全なリトレーニングなしで、プライバシ、効率、スケーラビリティを提供する新しいデータ上で、逐次モデルをトレーニングする。 ドメイン RICO (D-RICO) は固定クラスセットでドメインシフトを特徴とし、拡張クラス RICO (EC-RICO) はILステップ毎に新しいドメインとクラスを統合する。 実験の結果,全てのILメソッドは適応性や保持性に劣るものの,前回の少量のデータ再生は全メソッドを上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.194199777900934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Incremental Learning (IL) trains models sequentially on new data without full retraining, offering privacy, efficiency, and scalability. IL must balance adaptability to new data with retention of old knowledge. However, evaluations often rely on synthetic, simplified benchmarks, obscuring real-world IL performance. To address this, we introduce two Realistic Incremental Object Detection Benchmarks (RICO): Domain RICO (D-RICO) features domain shifts with a fixed class set, and Expanding-Classes RICO (EC-RICO) integrates new domains and classes per IL step. Built from 14 diverse datasets covering real and synthetic domains, varying conditions (e.g., weather, time of day), camera sensors, perspectives, and labeling policies, both benchmarks capture challenges absent in existing evaluations. Our experiments show that all IL methods underperform in adaptability and retention, while replaying a small amount of previous data already outperforms all methods. However, individual training on the data remains superior. We heuristically attribute this gap to weak teachers in distillation, single models' inability to manage diverse tasks, and insufficient plasticity. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: インクリメンタルラーニング(IL)は、完全なリトレーニングなしで、プライバシ、効率、スケーラビリティを提供する新しいデータ上で、逐次モデルをトレーニングする。 ILは新しいデータへの適応性と古い知識の保持のバランスをとる必要がある。 しかし、評価はしばしば、実世界のIL性能を無視する、合成的で単純化されたベンチマークに依存している。 ドメイン RICO (D-RICO) は固定クラスセットでドメインシフトを特徴とし、拡張クラス RICO (EC-RICO) はILステップ毎に新しいドメインとクラスを統合する。 実際のドメインと合成ドメイン、さまざまな条件(例えば、天気、日時)、カメラセンサー、視点、ラベルポリシーを含む14の多様なデータセットから構築されたベンチマークは、既存の評価に欠けている課題を捉えている。 実験の結果,全てのILメソッドは適応性や保持性に劣るものの,前回の少量のデータ再生は全メソッドを上回っていることがわかった。 しかし、データに関する個々のトレーニングは依然として優れている。 我々は,このギャップを蒸留の弱い教師,単一モデルの多様なタスク管理能力の欠如,可塑性の欠如などに帰着する。 私たちのコードは公開されます。

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