用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模方法

本发明涉及一种用于开放世界目标检测的前景与背景解耦建模方法。该方法通过提取输入图像特征图后进行编码重构；并根据逐层的重构误差和融合误差，构建特征矩阵；以及考虑分布特性，基于特征矩阵构建不同的概率模型，从而实现对前景和背景的解耦建模。进一步，本申请设计了无监督提案生成模块，用于借助视觉模型生成伪标签，并通过双重过滤机制有效减少噪声标签与真实标签之间的竞争。本申请首先通过多尺度特征的重构误差有效捕捉其分布差异，然后基于分布差异采用适宜的建模方式，可有效解决现有开放世界目标检测中标签偏差的问题。