반복 관찰하는 생활 물체
50개 생활 물체가 10개 범주에 속한다. 개별 물체를 구분하는 50클래스 과제와 물체 범주를 구분하는 10클래스 과제를 구성할 수 있다.
환경과 자세의 변화
Kinect 2.0으로 11개 세션을 촬영했다. 배경과 조명이 달라지고 사람이 손에 든 물체를 움직이고 회전해 자세와 가림도 바뀐다.
세 종류의 지속 학습
NI는 기존 클래스의 새 관찰을 추가한다. NC는 새로운 클래스를 추가하며 NIC는 기존 클래스의 관찰과 새 클래스가 함께 들어오는 조건이다.
분리된 촬영 세션의 평가
128픽셀 RGB-D 프레임은 164866개이며 11개 세션 중 3개를 시험에 사용하고 나머지를 학습에 사용한다. 순차 학습 중 지식을 축적하면서 망각을 줄이는 능력을 비교한다.
관련 문서
OpenLORIS-Object / 잠재 재생 / REMIND 지속 학습 / iCaRL / GEM 지속 학습 / A-GEM