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MultIOD：免重复训练的多头增量目标检测器
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内容提要
本研究提出了三种跨领域和类别增量学习的目标检测模型，并利用注意力特征蒸馏方法进行知识的延续。实验结果表明，该方法在七个目标检测基准数据集上均有显著改进。
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关键要点
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本研究提出了三种不同的跨领域和类别增量学习的目标检测模型。
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利用注意力特征蒸馏方法进行知识的延续。
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通过三种代表性的采样方法发现对不同目标类别的记忆较为困难。
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领域之间的差异对目标检测的负面影响较小。
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实验结果表明，该方法在七个目标检测基准数据集上均取得了显著的改进。
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