基于偏移過濾與未知特征強化的開放世界目標檢測

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摘 要：開放世界目標檢測（open world object detection，OWOD）是一個計算機視覺挑戰(zhàn)，聚焦于現實世界環(huán)境，其不僅要檢測出標記出的已知物體，還需要能處理訓練過程中被忽視的未知物體。針對已知和未知物體的檢測混淆、密集未知目標和小目標遺漏等問題，提出了一種新的基于偏移過濾和未知特征強化的開放世界目標檢測器（offset filter and unknown-feature reinforcement for open world object detection，OFUR-OWOD）。（剩余14260字）