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以下文章来源于知乎：深度眸 作者：深度眸 编辑：极市平台 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/663703934 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 目标检测现在都在干啥？大模型时代都有哪些思考？本文细数从常见的目标检测到现在MLLM盛行的时代，和Object Detection的任务以及近期涌现的新任务。如果读者也做目标检测，这篇文章很适合您拓宽思路！ 1 Object Detection 经典目标检测大家应该非常熟悉了，一般指的就是闭集固定类别的检测。 2 Open Set/Open World/OOD 这个任务是指在实际应用上可以检测任何前景物体，但是有些不需要预测类别，只要检测出框就行。在很多场合也有应用场景，有点像类无关的增量训练。 unknown 就是模型预测的不知道类别的检测结果。 3 Open Vocabulary 也是开放集任务，相比于 open set，需要知道不在训练集类别中的新预
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