本论文介绍了一种名为ScaleDet的可扩展多数据集目标检测器，通过增加训练数据集来提高其跨数据集的泛化能力。ScaleDet使用简单且可扩展的公式来统一多个数据集的标签空间，并通过视觉文本对齐进行训练。实验证明，ScaleDet在多个数据集上表现出良好的性能和可扩展性。