3DETR 是一种基于 Transformer 的端到端目标检测模型，适用于 3D 点云，相较于现有的检测方法，它需要最少的修改，可以通过将 3D 领域知识整合进去得到进一步的改进，在 ScanNetV2 数据集上，相比于 VoteNet 基线具有 9.5% 更好的性能，并且适用于其他 3D 任务。

Sep, 2021

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

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

提出了一种新颖的 3D 物体检测架构 M3DeTR，它将不同的点云表示方法（原始、体素、鸟瞰图）和不同的特征尺度结合在一起，并基于多尺度特征金字塔来模型点云之间的相互关系。通过大量的消融实验，突出了特征尺度和表示方式融合，以及模型点云之间的相互关系的好处。在 KITTI 3D 物体检测数据集和 Waymo 开放数据集中取得了最先进的性能表现，并在一些类别中排名第一。

Apr, 2021

本文提出了一种 DPText-DETR 算法，利用明确的点坐标直接生成位置查询，并动态地以渐进的方式更新它们。同时，提出了一种增强的分解自我注意力模块，为每个实例提供具有圆形形状指导的点查询，以及一种简单而有效的位置标签形式来解决之前形式的副作用，在 500 个手动标记的图像上进行了实验证明了本方法在各种基准测试中的高训练效率、鲁棒性和最先进性能。

Jul, 2022

本文介绍了一种基于深度神经网络的自动数据提取框架，用于解决处理不同类型图表时的对象关系，文本识别和对象匹配问题，并成功处理 79.4% 的模拟条形图和 88.0% 的模拟饼图，但对于训练域外的图表性能下降 57.5% 和 62.3%。

Jun, 2019

引入一种基于等级的 DETR 目标检测器 Rank-DETR，通过一系列等级化设计，包括等级化架构设计和损失函数设计，提高了准确性和定位精度，并成功应用于最新的 SOTA 方法，展示了其有效性。

Oct, 2023

本文提出了一种名为自适应聚类变换器（ACT）的新型变换器，通过局部敏感哈希（LSH）自适应地聚类查询特征，使用样本 - 键交互来近似查询 - 键交互，将原本二次复杂度的 self-attention 减少到每层中的原型数量 K 的 O（NK），从而将检测目标与 Transformer 相结合，能够在减少计算成本的同时取得良好的精度。

Nov, 2020

本文介绍了一种利用图结构学习的方法 --Graph-DETR3D-- 用于自动聚合多视角图像信息，以提高 3D 物体检测的性能。我们证明了在不同区域定位物体时，边缘区域的 “截断实例” 是影响 DETR3D 表现的主要瓶颈之一。通过采用我们提出的深度无关多尺度训练策略和动态 3D 图技术，相较于其他图像视角 3D 物体检测器的表现，Graph-DETR3D 获得了更好的表现。

Apr, 2022