面向开放世界检测：综述

数十年来，计算机视觉一直致力于使机器能够感知外部世界。最初的局限性导致高度专业化的细分领域的发展。随着每项任务的成功积累和研究的推进，日益复杂的感知任务不断涌现。本综述描绘了这些任务的趋势汇合，并借此提出了我们建议的统一术语——开放世界检测（Open World Detection, OWD），以统一视觉领域中类无感知和通用检测模型。我们从基础视觉子领域的历史出发，涵盖构成当今最先进水平的关键概念、方法与数据集。这涉及从早期的显著性检测、前景/背景分离、分布外检测，最终涵盖开放世界目标检测、零样检测和视觉大语言模型（Vision Large Language Models, VLLMs）。我们探讨了这些子领域的交叉重叠、日益趋于统一的趋势，以及它们未来可能统一为单一领域——感知——的潜力。