[2025CVPR-目标检测方向]学习增量对象检测的内生注意力

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/papers/Song_Learning_Endogenous_Attention_for_Incremental_Object_Detection_CVPR_2025_paper.pdf

​一、研究背景与问题​

1. ​增量目标检测（IOD）的挑战​：
   • 现实场景中物体类别持续增加，现有方法大多假设类别预定义，无法适应动态环境。
   • ​核心问题​：​标注不完整性（Annotation Incomplete Problem）​——新任务数据仅标注当前类别，旧类别物体被错误视为背景（如图1(a)），导致语义冲突和灾难性遗忘。

     

   • ​现有范式局限​：采用"图像到标注对齐"（Image-to-Annotation Alignme