open-world object detection (OWOD) is a challenging problem that combines
object detection with incremental learning and open-set learning. Compared to
standard object detection, the OWOD setting is task to: 1) d
本文提出了一种新的 Open World Object Detection 问题，称为 Unknown-Classified Open World Object Detection (UC-OWOD)，并构建了两个阶段的目标检测器，以解决它所涉及的未知分类问题，并设计了两个新的评估协议用于评估未知类别检测的有效性。
在这篇论文中，我们提出了一个名为 Open World Semi-supervised Detection（OWSSD）的框架，该框架通过一种轻量级的自编码器网络对进行过 ID 数据训练从而有效地检测 OOD 数据，并从中学习，我们通过大量评估表明我们的方法在与最先进的 OOD 检测算法的竞争中表现出色，并显著改善了开放世界场景下的半监督学习性能。