Class Incremental Learning

L'apprentissage incrémental par classe est une technique en vision par ordinateur qui consiste à apprendre progressivement de nouvelles catégories tout en conservant les connaissances des anciennes catégories, et ce en l'absence d'identifiants de tâche. Son objectif est d'adapter efficacement le modèle à de nouvelles catégories sans oublier le contenu précédemment appris, ce qui améliore ses capacités de généralisation et d'apprentissage continu. Cette méthode présente une valeur d'application importante dans les environnements dynamiques, où elle permet de gérer efficacement les changements de distribution des données et l'expansion des catégories, la rendant idéale pour les systèmes de reconnaissance visuelle nécessitant des mises à jour en temps réel.