RILOD Near Real-Time Incremental Learning for Object Detection at the Edge 翻译

摘要 配备相机的边缘设备附带的物体检测模型无法覆盖每个用户感兴趣的物体。 因此，增量学习功能是许多应用程序依赖的强大且个性化的对象检测系统的关键功能。在本文中，我们提出了一个高效而实用的系统RILOD，以逐步训练现有的对象检测模型，使其能够检测新的对象类别而又不会失去检测旧类别的能力。RILOD的关键组件是一种新颖的增量学习算法，该算法仅使用新对象类的训练数据就可以针对一个阶段的深层对象检测模型进

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