本文研究了目标检测模型的改进，提出了Query-Adaptive R-CNN、开放词汇检测（OVD）和视觉-语言知识蒸馏（ViLD）等新方法，以提升未知对象的检测和分类性能。实验结果表明，这些方法在多个数据集上显著提高了性能，尤其在长尾分类和零泛化能力方面表现突出。