オープンワールドオブジェクト検出

オープンワールドオブジェクト検出は、コンピュータビジョン分野における難問の一つです。その主要な目的は以下の通りです：1) 明示的な教師なしで未見の物体を「未知」と識別し、ラベル付けすること；2) 対応するラベルを受け取った際に、これらの未知のカテゴリを段階的に学習し、既に学習したクラスを忘れないようにすること。このタスクの応用価値は、モデルの実世界環境での適応性と堅牢性を向上させ、汎化能力を高めることにあります。