Détection d'objets dans un monde ouvert

La détection d'objets dans un monde ouvert est un problème complexe dans le domaine de la vision par ordinateur, dont les objectifs principaux sont : 1) d'identifier les objets non vus et de les étiqueter comme « inconnus » sans supervision explicite ; 2) d'apprendre progressivement ces catégories inconnues une fois que les étiquettes correspondantes sont reçues, tout en évitant d'oublier les classes déjà apprises. La valeur pratique de cette tâche réside dans l'amélioration de l'adaptabilité et de la robustesse du modèle dans des environnements réels, ainsi que dans l'augmentation de sa capacité de généralisation.