简单的多数据集检测 在具有统一标签空间的多个大规模数据集上训练的对象检测器； ECCV 2020强大视觉挑战的获奖解决方案。 周兴义，弗拉德伦·科尔通，菲利普·克拉伦布， arXiv技术报告（ ） 联系人： 。 任何问题或讨论都欢迎！ 抽象的 我们如何建立一个通用而广泛的物体检测系统？ 我们使用曾经标注过的所有概念的所有标签。 这些标签跨越具有潜在不一致分类法的各种数据集。 在本文中，我们提出了一种在多个大型数据集上训练统一检测器的简单方法。 我们使用特定于数据集的训练协议和损失，但与特定于数据集的输出共享通用的检测架构。 我们展示了如何将这些特定于数据集的输出自动集成到常见的语义分类法中。 与以前的工作相比，我们的方法不需要手动分类。 我们的多数据集检测器在每个训练域上的性能和特定于数据集的模型一样好，但是可以更好地推广到新的看不见的域。 基于提出的方法的条目在ECCV 2020

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