训练神经网络以更可靠地检测物体即使物体是未知类型

一种用于训练神经网络的方法，神经网络被配置为借助于特征提取器网络从图像中提取特征，和借助于分类器头根据这些特征来确定相对于给定类别集合中的一个或多个类别的分类分数，方法包括以下步骤：·提供训练图像和相应基准真值分类分数；·利用神经网络将这些训练图像或其区域处理成分类分数；·计算损失函数的值，损失函数至少取决于o分类分数与基准真值分类分数的偏差，以及o取决于物体的存在或不存在、但是独立于类别信息的物体性贡献；以及·朝向改进损失函数的值的目标而优化表征神经网络的行为的参数。