تلعب المعايير، مثل COCO، دورًا حاسمًا في كشف الكائنات. ومع ذلك، فإن المعايير الحالية تفتقر إلى التباين في الحجم، وبروتوكولاتها غير كافية لضمان مقارنة عادلة. في هذه الورقة، نقدم معيارًا جديدًا يُعرف بـ "مقياس كشف الكائنات بمقاييس عالمية" (USB). يمتاز USB بتباين في أحجام الكائنات ونطاقات الصور من خلال دمج COCO مع مجموعة بيانات Waymo Open الحديثة المقدمة مؤخرًا، وبيانات Manga109-s. ولتمكين مقارنة عادلة ودعم بحوث شاملة، نقترح بروتوكولات تدريب وتقييم. تتميز هذه البروتوكولات بوجود أقسام متعددة لعدد دورات التدريب ودقة صور التقييم، مشابهة لتصنيف الفئات في الرياضة، وتوافقها مع البروتوكولات المختلفة للتدريب، مشابهة لخاصية التوافق العكسي لواجهة USB العالمية. وبشكل خاص، نطلب من المشاركين إبلاغ النتائج باستخدام كلا النوعين من البروتوكولات: البروتوكولات الأعلى (التي تتطلب تدريبًا أطول) والبروتوكولات الأدنى (التي تتطلب تدريبًا أقصر). وباستخدام المعيار والبروتوكولات المقترحة، أجرينا تجارب واسعة باستخدام 15 أسلوبًا، ووجدنا نقاط الضعف في الأساليب الحالية التي تعتمد بشكل مفرط على COCO. يمكن الوصول إلى الكود عبر الرابط: https://github.com/shinya7y/UniverseNet.