Offene-Welt-Objekterkennung

Die Aufgabenstellung der offenen Welt-Objekterkennung ist eine herausfordernde Fragestellung im Bereich der Computer Vision. Ihre Kernziele sind: 1) die Identifizierung von unbekannten Objekten und deren Kennzeichnung als "unbekannt" ohne explizite Überwachung; 2) das inkrementelle Lernen dieser unbekannten Kategorien, sobald entsprechende Labels zur Verfügung stehen, wobei gleichzeitig das Vergessen bereits gelernter Klassen vermieden werden soll. Der Anwendungswert dieser Aufgabe besteht darin, die Anpassungsfähigkeit und Robustheit des Modells in realen Umgebungen zu verbessern sowie seine Generalisierungsfähigkeit zu steigern.