我们提出一种新方法，将目标检测问题直接视为集合预测任务。该方法简化了检测流程，有效消除了许多人工设计的组件，例如非极大值抑制（non-maximum suppression）或锚点（anchor）生成等，这些组件通常用于显式编码我们对任务的先验知识。新框架——称为DEtection TRansformer（DETR）——的核心组件包括一种基于集合的全局损失函数，该函数通过二分图匹配机制强制实现唯一预测，以及一个基于Transformer的编码器-解码器架构。给定一组固定且可学习的小规模对象查询（object queries），DETR能够并行地推理图像中对象之间的相互关系以及全局上下文信息，从而直接输出最终的预测集合。该模型在概念上简洁明了，且无需依赖专用库，这与许多其他现代检测器不同。在具有挑战性的COCO目标检测数据集上，DETR的精度和运行效率均达到了与成熟且高度优化的Faster R-CNN基准相当的水平。此外，DETR可轻松推广至统一的全景分割（panoptic segmentation）任务，并显著优于现有竞争性基线方法。相关训练代码与预训练模型已开源，地址为：https://github.com/facebookresearch/detr。