张小明
前端开发工程师
想象一下，你训练了一个能识别猫狗的YOLO模型，但当它遇到一只兔子时，它要么强行把兔子归为猫或狗，要么直接忽略。这就是传统目标检测的局限——“封闭世界”假设。模型只能识别训练时见过的固定类别。
但随着人工智能的发展，我们越来越需要模型具备开集检测能力：能识别训练时从未见过的物体类别。更进一步，如果模型不仅能“看”，还能“听懂”你的语言描述，根据文本提示检测物体，这就是多模态目标检测的魅力。
今天，我将带你深入探索如何改造YOLO，使其具备开集与多模态检测能力，并提供一个完整的创新实现方案。
传统YOLO在最后一层使用固定的分类头，输出维度是预先定义好的类别数。这种设计本质上是“封闭”的：
# 传统YOLO的分类头（简化表示）classTraditionalYOLOHead(nn.Module1. 基本响应结构json{"aliexpress_item_get_response": {"result": {// 商品详细信息},"rsp_code": 200,"rsp_msg": "Call succeeds","request_id": "1234567890"} }公共字段说明：request_i…
 商品详情 API 返回值说明)
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