Class Incremental Learning

Klasseninkrementelles Lernen ist eine Technik im Bereich der Computer Vision, die das schrittweise Erlernen neuer Kategorien unter Erhalt der Wissensbasis über alte Kategorien ohne Aufgabenidentifikatoren umfasst. Das Ziel dieser Methode besteht darin, effizient auf neue Kategorien anzupassen, ohne das zuvor Gelernte zu vergessen, wodurch die Generalisierungsfähigkeit und die kontinuierlichen Lernfähigkeiten des Modells verbessert werden. Diese Methode hat erhebliche Anwendungswerte in dynamischen Umgebungen, da sie Probleme bei Veränderungen der Datenverteilung und der Kategorieerweiterung effektiv löst und für visuelle Erkennungssysteme geeignet ist, die Echtzeitaktualisierungen benötigen.