OEBench：探讨现实世界关系型数据流中的开放环境挑战

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过建立名为 OEBench 的开放环境基准测试，研究表明开放环境场景在真实世界数据集中非常普遍，对流学习算法提出了重大挑战。

本文提出了一个新的在线持续物体检测基准，使用KrishnaCAM视频收集的长时间记录数据，在室外场景下对105个物体类别的80个视频片段进行了详细边界框注释。同时引入了新的评估指标来评估模型的表现和灾难性遗忘，并为在线持续对象检测提供了基线研究。

KrishnaCAM视频 在线持续物体检测 灾难性遗忘 评估指标 边界框注释
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