Detection Hub-Unifying Object Detection Datasets via Query Adapt
Detection Hub是基于查询自适应的对象检测数据集统一化方法。该方法可以解决对象检测任务中存在的两个主要障碍：taxonomy difference和bounding box annotation inconsistency。通过在语言嵌入空间中自适应对象查询，Detection Hub可以动态地适应不同数据集的类别分布，处理注释差异和领域差异，从而实现多个数据集的联合训练。
Detection Hub的关键技术是查询自适应（Query Adaptation），该方法可以学习语义中心的语言嵌入，并根据不同数据集的类别分布学习语义偏好。这种方法可以处理taxonomy difference和bounding box annotation inconsistency，实现多个数据集的联合训练。
通过Detection Hub，用户可以在多个数据集上训练单个检测器，充分发挥多个数据集的优势。实验结果表明，Detection Hub可以在多个数据集上实现检测任务的性能显著提升。
该方法的优点在于：
1.解决了对象检测任务中存在的taxonomy difference和bounding box annotation inconsistency问题。
2.可以实现多个数据集的联合训练，充分发挥多个数据集的优势。
3.可以学习语义中心的语言嵌入，并根据不同数据集的类别分布学习语义偏好。
检测Hub的应用前景广泛，包括但不限于：
1.对象检测任务：Detection Hub可以用于对象检测任务，实现多个数据集的联合训练，提高检测性能。
2.计算机视觉任务：Detection Hub可以用于计算机视觉任务，如图像分类、目标跟踪等，充分发挥多个数据集的优势。
3.机器学习任务：Detection Hub可以用于机器学习任务，如语言模型、图像生成等，实现多个数据集的联合训练。
Detection Hub的研究意义在于：
1.解决了对象检测任务中存在的挑战，实现了多个数据集的联合训练。
2.提供了一种新的方法来处理taxonomy difference和bounding box annotation inconsistency问题。
3.扩展了计算机视觉和机器学习任务的应用前景。
Detection Hub是一种有效的方法，能够解决对象检测任务中存在的挑战，实现多个数据集的联合训练，提高检测性能。
