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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 833 - 837 (5page)
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Metal defect detection is a critical task in military applications, ensuring the integrity, reliability, and safety of equipment and infrastructure. Traditional approaches rely on offline learning with static datasets, which struggle to adapt to new defect types and changing operational environments. This paper presents an online continual learning framework for metal defect detection using experience replay (ER) in conjunction with object detection technique. Our method enables models to learn from streaming data, accommodating new defect classes without forgetting previously learned ones by utilizing ER as the core strategy. We evaluate our approach on a comprehensive metal defect dataset and expect that developed method is practically utilized in the military.
목차
Abstract
1. Introduction
3. Method
4. Experiments
5. Conclusion
References
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