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#334
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
Open World Object Detection (OWOD) は未知の物体を検出し識別された未知のクラスを徐々に学習することが要求されるCVの問題である．しかし未知のインスタンスを複数の道のインスタンスとして区別することができない．この論文ではUnknown-Classified Open World Object Detection (UC-OWOD)と呼ばれる新しいOWOD問題を提案．
新規性
実世界の物体検出に関する将来の研究を触発するために，未分類のオープンワールド物体検出という新しい問題設定を導入した．
UC-OWODのための新しい評価指標を提案し，未知オブジェクトの位置決めと分類を評価することを可能とした．
結果
広範な実験が行われ，UC-OWOD問題に対する我々の手法と新しい評価指標の有効性が実証された．
その他（なぜ通ったか？等）
OWODをベースにより実世界に近い新規な問題UC-OWODを提案したから．
その他にもULP, UCH, SUC, UCRを含む新しい手法を提案している．豊富な実験により，C-OWOD問題に対する本手法の有効性を示すとともに評価指標の合理性を検証している．
新しい問題設定を提供したことにより新規性が高く評価されたと考える．
https://github.com/JohnWuzh/UC-OWOD
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