通用检测模型大集结：开放世界物体检测，识别场景中任意目标

作者 | Mark·AI  编辑 | 汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/673291930现有的目标检测器通常依赖于大规模基准数据集，但在不同的物体类别和场景（即领域）之间存在着巨大的性能差异，尤其是在开放世界中，当出现了与已知类别差异很大的未见类别，依赖基准数据集训练的检测模型大概率会失效。不能识别未知目标的短板也极大限制了目标检测器在实际场景中的泛化能力。例如，在自动驾驶场景中，未知物体的出现可能影响行车安全。自动驾驶场景下意外跌落的未知物体可能影响行车安全因此需要开发具有强大泛化能力的开放世界物体检测器（Open World Object Detection, OWOD），能够有效地处理未知类别和新领域的数据，其中模型的任务是：不需要重新构建数据集或进行大规模的重新训练；识别未被引入的物体实例为“未知”，而无需明确监督学 ………………………………