【华为云技术分享】【论文阅读】增量式物体检测

【摘要】 当前主流的目标检测器模型在训练时即确定了需要检测的物体种类,如果想要增加新的类别,只能重新训练。本文介绍了一种增量式的物体检测模型,可以随时增加新的类别,更符合实际场景。

文章信息:Konstantin Shmelkov, Cordelia Schmid, Karteek Alahari. Incremental Learning of Object Detectors without Catastrophic Forgetting. ICCV 2017.

文章主要介绍一种针对深度学习中物体检测任务的增量式学习方法。具体来说,问题的设置为:假设在一开始的时候已经有了一个用一些数据训练得到的物体检测模型;之后又有一批新的数据,这批数据上只标注了新的、未见过的类别的bounding box和类别,增量式物体检测方法的目标是在已有模型的基础上,学习一个新的模型,可以同时检测之前的类别和新类别的物体。

这个设置的难点在于,如果不对方法进行特殊的设计,而只使用新的数据更新模型,则模型在原来的类别上的表现会非常差,这个现象被称作“灾难性遗忘”。为了解决这个问题,作者提出将原始模型中的知识“蒸馏”出来,并在更新模型的时候既对新类别进行学习,也对这部分蒸馏出来的知识进行学习,从而保证模型不会遗忘已有的知识。

具体来说,该方法的模型设计如上图所示。本文中,为了保证候选的region proposal不是针对原有模型中特定的类别,而是针对通用的物体,方法的基本架构基于Fast RCNN。当更新模型的时候,需要两个版本的模型,其中上路的Network A为原始的模型(模型参数完全固定,不进行调整),下路的Net

### 扣子智能体平台功能与使用说明 #### 平台概述 扣子Coze)是由字节跳动推出的一款面向终端用户的智能体开发平台[^3]。该平台支持用户通过零代码或低代码方式快速构建基于人工智能大模型的各种智能体应用,并能够将其部署至其他网站或者通过 API 集成到现有的系统中。 #### 快速搭建智能体 无论是具备还是缺乏编程基础的用户,都能够借助扣子平台迅速创建一个 AI 智能体。例如,可以参照一篇教程中的实例来学习如何打造一个解决日常生活问题的小助手[^1]。这不仅降低了技术门槛,还使得更多的人有机会参与到智能化工具的设计过程中去。 #### 插件系统的利用 为了进一步增强所建智能体的能力,在其技能配置环节可加入不同类型的插件。一旦添加成功,则可以在编写提示语句的时候直接调用这些插件,亦或是融入自动化流程里实现更复杂操作逻辑的目的[^2]。这种灵活运用外部资源的方法极大地拓宽了单个智能体所能覆盖的应用场景范围。 ```python # 示例:假设我们有一个简单的 Python 脚本用于模拟调用某个插件功能 def call_plugin(plugin_name, parameters): result = f"Plugin {plugin_name} called with params: {parameters}" return result example_call = call_plugin("weather", {"location": "Beijing"}) print(example_call) ``` 上述代码片段仅作为概念展示之用,实际情况下具体实现会依据官方文档指导完成。 #### 总结 综上所述,扣子智能体平台提供了便捷高效的途径让用户无需深厚编码背景即可打造出满足特定需求的AI解决方案;同时它开放性强允许接入第三方服务从而提升整体性能表现。
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