近期，Plain-Det结合Def-DETR在COCO数据集上取得51.9的mAP，展示了出色的泛化能力。通过共享检测器和语义空间，解决多数据集训练的挑战，并引入语义空间校准、稀疏查询和动态采样策略，提高训练效率和性能。该方法在多个数据集上创造了新的最佳结果，表现出良好的鲁棒性和兼容性。