简介了目前为止的流行的目标检测算法，包括one-stage，two-stage，anhcor-free目标检测模型。

开放世界目标检测 (OWOD) 是一个具有挑战性的计算机视觉问题，其任务是检测一组已知的目标类别，同时还能够识别未知的目标。此外，模型还必须逐步学习在训练中加入的新类别。与标准的目标检测不同，OWOD 对于在潜在的未知目标上生成高质量的候选建议、将未知目标从背景中分离出来 以及 检测不同的未知目标 提出了重大挑战。本文中，作者提出了一种新的基于端到端 transformer 的框架 OW-DETR

简介了目前为止的流行的目标检测算法，包括one-stage，two-stage，anhcor-free目标检测模型。

VLM-R1（Vision-Language Model for Reasoning 1）结合了DeepSeek R1强化学习算法，推动多模态AI领域向前迈进。通过深度学习与强化学习的完美融合，VLM-R1不仅在视觉和语言处理上表现出色，还在跨模态推理和决策能力上展现出强大的潜力。