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基于标签传播的重放整合在持续目标检测中的应用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于内存的检测变换器架构，用于适应预训练的DETR式检测器的新任务，并保留以前任务中的知识。通过引入新颖的局部查询函数和持续优化技术，该系统在持续检测任务上实现了5-7%的改进。
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关键要点
- 现代预训练架构在持续对新任务进行微调时难以保留先前的信息。
- 本文引入了一种基于内存的检测变换器架构，以适应预训练的DETR式检测器的新任务。
- 提出了一种用于从内存单元中高效检索信息的新颖的局部查询函数，旨在最小化遗忘。
- 在持续检测中确定了一项称为背景剥夺的根本挑战。
- 引入的持续优化技术有效地解决了背景剥夺挑战。
- 评估结果显示，该系统在MS-COCO和PASCAL-VOC的持续检测任务上实现了5-7%的改进。
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