深度分析 DualMem:以 SigLIP 與 k-NN 雙記憶校準,緩解 OWOD 的物件性瓶頸 開放世界物件檢測的未知預測流常被背景誤報與既有類別污染。研究提出DualMem,一種後設校準過濾器,使用凍結SigLIP特徵建立正負記憶並以近鄰似然比和Neyman–Pearson門檻抑制背景誤報,實驗在多種檢測器上呈現平均五成以上背景誤報下降。