연구진은 개방형 세계 객체 탐지(OWOD)에서 미지 객체 예측 스트림이 배경 노이즈로 심각하게 오염되어 있다는 사실을 발견했어요.
DualMem은 미지 객체를 보호하고 배경 노이즈를 억제하기 위해 SigLIP 특징 공간에서 비모수 가능도 비율 검정을 수행하는 교정 후 필터예요.
M-OWODB Task 1에서 DualMem은 자연스러운 K-평균 프로토타입 기준선보다 미지 배경 제어 성능을 두 배 이상 향상시켰어요.
DualMem은 기존 객체 탐지 모델의 known-class mAP를 변경하지 않으면서 미지 객체 예측의 정확도를 높이는 데 기여해요.