边界框回归：通过预测目标物体的边界框坐标来检测未知框。
目标检测算法：使用深度学习中的目标检测算法，如 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。
特征提取：提取图像的特征，以便更好地识别和检测未知框。
分类器：使用分类器对提取的特征进行分类，以确定未知框的类别。
后处理：对检测结果进行后处理，如去除重叠的框、合并相似的框等。
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中析研究所
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