1. 引言
随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在安防监控、自动驾驶、工业质检、医疗影像等领域发挥着越来越重要的作用。然而，传统目标检测模型严重依赖大规模、高质量的标注数据集，每新增一个待检测类别就需要重新采集样本、标注并训练模型，导致需求响应周期长、成本高昂。零样本目标检测（Zero-Shot Object Detection）通过预训练的视觉语言模型（如 CLIP、Grounding DINO 等）实现图文特征的跨模态对齐，使得模型能够在从未见过具体样本的情况下，仅凭自然语言描述即可识别任意类别的目标。该技术天然适配长尾类别检测、快速概念验证以及动态变化的检测需求，是下一代智能检测系统的核心能力之一。
本文档旨在明确零样本目标检测平台的建设目标、功能范围、性能指标和运行环境要求，为后续的方案设计、开发实施和测试验收提供统一依据。平台面向企业内部算法工程师和业务系统开发者，提供从自然语言描述到检测结果输出的完整闭环，免去传统模型训练所需的样本采集与标注环节，同时兼顾检测精度、响应速度和开放集成能力。
2. 业务背景与目标
2.1 业务背景
当前，企业在引入目标检测能力时面临以下痛点：
- 标注成本高：每新增一个目标类别，平均需要标注数千甚至数万张图像，人力与时间成本巨大。
- 响应速度慢：从需求提出到模型训练、评估、上线，传统流程往往需要数天至数周，难以满足快速变化的业务需求。
- 长尾场景覆盖不足：在工业缺陷检测、罕见物体识别等长尾场景下，样本数量稀少，传统模型难以达到可用精度。<