セマンティックセグメンテーションの増分学習の文脈に始めてアプローチした論文。 Fig.2のように過去学習していたネットワークの出力を現在タスクのclassifierの末尾にconcatし、母体のclassifier自体は初期化、後にFig.2 の新規提案であるDitillation LossとClassification Lossを用いることで破滅的忘却を軽減するMiBを提案した。