Michieli et al. [1]} use a masked cross-entropy loss between the logits produced by the output layer in the previous model and current model to transfer the final results and apply \(l_2\)  loss to transfer the intermediate level of the feature space. This work is similar to the mainstream methods associated with incremental object detection.

В работе Michieli et al. [1] используется потеря скрытой кросс-энтропии между логитами, производимыми выходным слоем в предыдущей модели и текущей модели, для передачи конечных результатов и применяется потеря \(l_2\) для передачи промежуточного уровня пространства признаков. Эта работа похожа на основные методы, связанные с инкрементным обнаружением объектов.