该研究提出了一种新方法，将目标检测作为直接集合预测问题进行处理，主要采用基于集合的全局损失和 Transformer 编码器 - 解码器架构构建 DETR 模型，能够高效地完成目标检测和全景分割任务，相较于许多现代检测器，DETR 模型概念简单且不需要专门的库。

May, 2020

基于 Transformer 的目标检测器 (DETR) 在机器视觉任务中表现出显著性能，但其在处理遮挡和对抗扰动等不同图像干扰方面存在问题。我们通过多种实验和将 DETR 与基于卷积神经网络 (CNN) 的检测器（如 YOLO 和 Faster-RCNN）进行基准测试来研究这个问题。我们发现 DETR 在处理遮挡图像的信息丢失干扰方面表现良好。然而，在涂有对抗标记的图像上，网络需要产生一组新的不必要的键、查询和值，导致网络方向错误。与图像损坏基准测试中 YOLOv5 相比，DETR 的性能也较差。此外，我们发现 DETR 在进行预测时严重依赖于主要查询，导致查询之间的贡献不平衡，因为主要查询接收大部分梯度流。

Oct, 2023

使用 DETR 为基础的目标检测器，通过无监督预训练和利用大量未标记数据来提高检测器的性能，采用更丰富、基于语义的初始提议、基于聚类的物体伪标签的判别性训练以及自我训练等三个关键因素，显著提升了 DETR 在完整和低数据情况下的性能，并且证明能够在复杂图像数据集上从头开始预训练，直接实现无监督表示学习。

Jul, 2023

通过对最新的自我监督训练方法进行实验，发现之前的代表性自我监督方法无法提升强 DET-based 方法在完整数据范围上的性能，但通过结合更准确的盒子预测器和 Objects365 基准可以显著提高后续实验的结果，在 COCO 验证集上实现了 AP=59.3% 的强大目标检测结果，超过了 H-Deformable-DETR + Swin-L 的 1.4%；此外，通过合成的预训练数据集（LLaVA 和 SDXL 的组合）进行预训练，可以显著提高目标检测性能，并且在未来扩展合成预训练数据集方面有巨大优势。

Aug, 2023

本篇论文详细回顾了二十一篇相关的论文，讨论了最近在 DETR 中基于 Transformer 方法的研究进展，并涵盖了最新的改进，包括骨干网络改造，查询设计和注意力优化。同时，我们还比较了所有检测变压器的性能和网络设计。

Jun, 2023

本文提出基于 Transformer 的新方法 O²DETR，实现了复杂的有方向物体检测，无需旋转锚点，其性能表现明显优于 Faster R-CNN 和 RetinaNet。

Jun, 2021

Deformable DETR 提出了一种改进的 Transformer 注意力模块，只关注于围绕参考点的一小集采样点，能够更好地实现物体检测，尤其是在小物体上，并在 COCO 基准测试上得到了有效的实验结果。

Oct, 2020

本研究针对小物体检测中 RT-DETR 模型的准确性不足提出了两个关键改进：首先，引入细粒度路径增强方法以提供更多详细信息来精确定位小物体；其次，采用自适应特征融合算法来有效整合不同尺度的特征信息，从而提高模型对不同尺度目标的检测准确率。

Jan, 2024

本研究探讨了使用 DEtection TRansformer（DETR）检测医学成像中可疑区域的可行性，研究表明这种方法能够与甚至优于当前方法进行匹配，且无需依赖锚点或手动启发式设计等方式来检测对象。

Jun, 2023

研究使用自监督学习中的图像重构、遮蔽图像建模和拼图等方法来训练物体检测转换器的编码器，以实现预训练和多任务学习，并在 iSAID 数据集上进行了初步实验。

May, 2022