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开放世界检测

分布目标检测与定位2数据集与评测1

Prompt-Free Unknown Label Generation for Open World Detection in Remote Sensing

提出无需外部提示的未知类别发现与语义标注框架，利用层次语义图与场景上下文合成文本嵌入，可直接用于开放世界检测器的词汇扩展与自主标注。

EW-DETR: Evolving World Object Detection via Incremental Low-Rank DEtection TRansformer

EW-DETR 将增量低秩适配器、查询范数对象性适配器和熵感知未知混合集成到 DETR 类检测器中，为视觉研究者在无样本增量学习、域偏移和未知目标检测耦合场景下提供了可复用的模块化方案，并提出了 FOGS 综合评价指标。

ClimaOoD: Improving Anomaly Segmentation via Physically Realistic Synthetic Data

ClimaDrive 的语义引导图像到图像框架可生成物理真实、天气多样的 OoD 驾驶数据，为异常分割模型提供高质量训练数据；其结构引导多天气生成与提示驱动异常修复的统一思路，可复用于其他需要合成异常样本的视觉任务。