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在计算机视觉领域，目标检测任务一直是研究的热点。然而，大多数现有的目标检测方法在面对 开放环境中的未知类别（Out-Of-Distribution, OOD）时性能表现不佳。本文将探讨OOD目标检测的背景、研究现状、挑战和未来。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-482919.html
目标检测方法通常在 训练集 上学习，然后在 测试集 上进行评估。然而，现实世界中的环境是开放的，可能包含许多训练集中未出现的类别。这些未知类别被称为 OOD对象。现有的目标检测方法在面对OOD对象时，其性能会大幅下降。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-482919.html
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论文题目： Autonomous Driving Security: State of the Art and Challenges（自动驾驶安全的研究现状与挑战） 发表年份： 2022-IoTJ（IEEE Internet of Things Journal） 作者信息： Cong Gao（西安邮电大学）, Geng Wang（西安邮电大学）, Weisong Shi（美国韦恩州立大学）, Zhongmin Wang（西安邮电大学）, Yanpi
在常规目标检测数据集上，现有研究对大/中尺寸的目标已取得了不错的成效。但是，小目标的检测仍然是不尽人意的，一方面是由小目标自身特性所导致的的，另一方面是因为常规目标检测数据集中小目标存在占比少、分布不均匀等问题。接下来本文将按照时间顺序简要介绍
注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对计算机视觉中的开放词汇(open vocabulary)进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。 注2：\\\"简要介绍\\\"系列的所有创作均使用了AIGC工具辅助 计算机视觉( Computer Vision )是一门研究如何使计算机能够 理解和解释 图像或视
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