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在深度学习领域，目标检测算法用于识别和定位图像中的特定对象，是计算机视觉中至关重要的任务。然而，传统的目标检测算法只能在有限类目的数据集上进行推理，这是因为训练集中的类别是有限的，推理时也只能识别这些有限的类目，限制了其应用范围。因此，我们需要使用开放集（Open-Set）检测技术，开放集检测可以在推理过程中识别训练时未被见过的类目。为了丰富交互方式，我们还将采用视觉定位（Visual Grounding）检测，将图像和自然语言描述一起作为输入。 YOLO-World (CVPR 2024)、Grounding DINO (ECCV 2024)是SOTA的开放集目标检测算法，YOLO11 (Ultralytics 2024)则是今年9月最新开源的闭集YOLO检测算法。在这篇文章中，我们将对这三种SOTA算法的原理进行解析，并进行相关实践。
有幸参与了几个业务推荐系统搭建的全流程，本文将从实际经验出发，为大家解构如何从零搭建推荐系统，希望跟大家能够相互交流，如有错误之处烦请指正。
