论文提出了一种在多个大规模数据集上训练统一检测器的通用方法。使用特定于数据集的训练协议和损失，但与特定于数据集中的输出共享公共检测架构。与之前的工作相比，该方法不需要手动分类协调。

实验表明，本文学习的分类法在所有数据集中都优于专家设计的分类法。并且多数据集检测器在每个训练域上的性能与特定于数据集的模型一样好，并且可以推广到新的不可见数据集，而无需对它们进行微调。

论文：https://arxiv.org/abs/2102.13086

代码：https://github.com/xingyizhou/UniDet

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