公开(公告)号：CN118247488A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410448616.9

申请日：2024-04-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 董娜 ,  张永强 ,  张印 ,  丁明理 ,  朱月熠 ,  张子安 ,  张漫 ,  田瑞

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于知识蒸馏和样本重放的连续开放世界目标检测方法，它属于计算机视觉中的目标检测技术领域。本发明解决了现有对真值标签不存在的未知新类别造成误检、漏检，对之前已知类别的灾难性遗忘问题。本发明为基础模型Deformable‑DETR新引入一个类别不可知的二分类头，将全部已知类别的目标划分为T个任务，针对每个任务分别进行两阶段训练。第一阶段为预训练，二分类头将所有预测输出二分类为前景或者背景，促进模型学习无偏特征。第二阶段为训练，基于当前已知类别的数据集微调模型的投影层、分类头和二分类头的参数，冻结其他类别不可知模块的参数，并基于知识蒸馏和样本重放技术缓解模型对已知类别的灾难性遗忘问题。本发明方法可以应用于开放世界目标检测。