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新的基准和框架推动开放词汇目标检测发展

研究人员推出了新的开放词汇目标检测框架，该领域旨在使AI模型能够识别预定义类别之外的对象。一种方法LV-OSD利用文本和图像提示来指定所需的对象类别，采用具有动态加权模块的双分支检测框架来弥合语义鸿沟。另一项开发COVD解决了在不完全重新训练的情况下持续用新概念更新目标检测模型的挑战，提出了一种有效的注入框架来保留先验知识。此外，还建立了一个名为ODOV的基准，用于在同时发生域和类别偏移的情况下评估模型，并引入了一个利用多模态对齐能力的基线。