可以详细专业地介绍一下detr网络吗

DETR（Detection Transformer）网络是一种基于Transformer架构的目标检测网络。与传统的目标检测方法不同，DETR不需要使用先验框或者锚点来预测目标位置，而是使用Transformer编码器来对整张图像进行编码，然后使用Transformer解码器来预测每个目标的类别和位置。DETR的网络结构如下图所示：

DETR网络的主要优点包括：

1. 简单高效：DETR不需要使用先验框或者锚点来预测目标位置，这样可以减少网络的复杂度，提高运算速度。
2. 全局优化：DETR使用Transformer编码器来对整张图像进行编码，这可以使得网络能够全局优化，避免了传统方法中逐个目标进行预测的缺点。
3. 端到端训练：DETR采用端到端训练的方式，可以减少训练时间，提高模型的泛化能力。

DETR网络在目标检测领域取得了很好的效果，尤其是在小目标检测方面。