基于偏移過(guò)濾與未知特征強(qiáng)化的開(kāi)放世界目標(biāo)檢測(cè)

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摘 要：開(kāi)放世界目標(biāo)檢測(cè)（open world object detection，OWOD）是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)挑戰(zhàn)，聚焦于現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境，其不僅要檢測(cè)出標(biāo)記出的已知物體，還需要能處理訓(xùn)練過(guò)程中被忽視的未知物體。針對(duì)已知和未知物體的檢測(cè)混淆、密集未知目標(biāo)和小目標(biāo)遺漏等問(wèn)題，提出了一種新的基于偏移過(guò)濾和未知特征強(qiáng)化的開(kāi)放世界目標(biāo)檢測(cè)器（offset filter and unknown-feature reinforcement for open world object detection，OFUR-OWOD）。（剩余14260字）