DETR（Detection Transformer）技术是一种全新的目标检测方法，它摒弃了传统检测框架中对预设锚框和非极大值抑制的依赖，利用Transformer自注意力机制实现了端到端的检测流程。该方法首先利用编码器提取图像全局特征，再通过解码器直接产生固定数量的检测结果，实现目标位置与类别的联合回归。DETR不仅大幅简化了检测流程，还能够有效捕捉多尺度、多形状目标的信息，为复杂场景下的目标定位提供了全新思路。尽管其在收敛速度上存在一定不足，但该技术为计算机视觉领域的Transformer应用开创了广阔前景，并推动了目标检测方法的持续革新。