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中文摘要
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常规的目标检测方法通常设定在封闭世界的假设中，在特定的数据集上进行训练，
学习固定数量的目标类别，并应用于特定场景。随着信息时代的发展，产品更新换代的
速度加快，传统的目标检测算法难以在实际场景中灵活应用。基于此，开放世界目标检
测(OpenWorldObjectDetection,OWOD)这一设定于2021年被JosephKJ等人首次提出，
其突破了主流基准中的封闭假设，将
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