Novel Object Detection

새로운 객체 검출은 Fomenko 등이 그들의 논문 "Learning to Discover and Detect Objects"에서 제안한 도전적인 컴퓨터 비전 작업입니다. 이 작업의 목적은 모델이 COCO 데이터셋의 80개 알려진 클래스와 LVIS 데이터셋의 나머지 1123개 미지 클래스 모두에서 mAP 성능을 평가하는 것입니다. 훈련 중에는 모델이 COCO 데이터셋에 제공된 주석만을 사용하여 학습할 수 있지만, 평가 및 추론 과정에서는 LVIS 데이터셋에 포함된 모든 범주를 분류하고 검출해야 합니다. 이 작업은 모델의 일반화 능력과 새로운 객체를 인식하는 능력을 향상시키는 데 큰 응용 가치가 있습니다.