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开放世界目标检测是计算机视觉领域极具挑战性的一个新兴研究方向。传统

目标检测模型要求所有目标类别在训练阶段都是已知的，而它打破了这一封闭世

界设定。开放世界目标检测算法旨在识别已知类别目标的前提下，将未标注目标识

别为“未知”，并逐步学习引入的未知目标。由于未知目标标签缺失以及已知目标

和背景目标的混淆干扰，导致开放世界检测模型对于未知目标检测率低。并且由于

现实场景中的目标类别复杂且多变，检测框与实际目标存在的重检和较