本文提出了一种在线学习框架RAC，通过检索增强分类实现目标检测器的在线适应，无需重新训练。该方法仅需少量标注数据，显著提升检测性能。RAC模块结合记忆库和上下文检索，有效匹配新概念，解决外观相似物体的分类混淆问题。