本研究提出了多种增量学习目标检测模型，利用注意力特征蒸馏方法延续知识。实验结果表明，模型在七个数据集上显著提升了性能，且领域间差异对检测影响较小。新方法有效防止了灾难性遗忘，提高了实时物体检测的准确性和速度。

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。