51号溪流

流-51:视频流分类和新颖性检测。深度神经网络在图像分类和目标检测等视觉感知任务中得到了广泛的应用。一旦在实时环境中进行了训练和部署,这些模型就很难识别训练分布中最初没有表示的新输入。此外,他们不能很容易地更新新的信息,否则他们将灾难性地忘记以前学到的知识。虽然人们对开发能够克服遗忘的模型很感兴趣,但大多数研究都集中在从分成大批量的常见图像分类数据集中逐步学习。在线流式学习是一个更现实的范例,模型必须一次从时间相关的数据流中学习一个样本。虽然有一些专门为该协议设计的数据集,但大多数数据集都有一些局限性,例如类数少或图像质量差。在这一新的流媒体分类方法中,我们引入了一种新的流媒体分类方法,即51类流外的新的目标分类方法。我们在流模式中为我们的数据集建立了独特的评估协议、实验指标和基线

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