以下是Object query的几个常见理解：
一、理解1
在目标检测中，Object Query可以理解为查询对象，是用于检测任务中对每个目标进行描述的一种方式。它是Transformer中的一种重要结构，可以将检测任务转化为对预测结果与特征图的相似性进行计算。
在DETR中，每个Object Query都可以看作是一个目标的表示，它与预测结果的每个位置进行相似性比较，从而找到最匹配的预测结果。
具体来说，DETR模型中的Object Query是由Transformer Decoder的输出层生成的。在Decoder中，每个输出位置都被分配给一个Object Query，其向量表示可以看作是对目标类别和位置的编码。在预测时，每个Object Query与Encoder输出的特征图进行匹配，以确定每个Object Query应该与特征图中的哪个位置相关联。然后，使用RoI Align从特征图中提取与每个Object Query相关的区域特征，最终生成与每个Object Query对应的检测结果。
总的来说，Object Query是DETR模型中用于描述每个目标的一种方式，通过与Encoder输出的特征图匹配并使用RoI Align提取区域特征，可以获得对目标位置和类别的准确描述，进而实现目标检测。
二、理解2
Object query 是 DETR 中的一个重要概念，是指用于检测模型输出检测目标的预测框的一个向量表示。
在 DETR 中，Object query 是由 transformer 解码器产生的，它由一组预定义的向量组成，每个向量代表一个预测框。这些向量可以被视为检测模型的输出类别和空间信息的结合，其中类别信息用于区分不同的目标，而空间信息则描述了目标在图像中的位置。
在检测阶段，DETR 的解码器生成了一组 object query 向量，然后将它们与编码器的输出特征图进行注意力匹配。通过对注意力匹配结果进行加权和操作，DETR 可以得到每个预测框的特征表示。这些特征表示被用于计算预测框的类别和位置。
Object query 的设计是 DETR 的一个重要贡献，它解决了传统目标检测方法中需要预先设定 anchor box 的问题。传统目标检测方法中，anchor box 的大小和位置是预先设定的，这样就可能会导致一些目标无法被恰当地覆盖。而 DETR 中使用 object query 向量代替 anchor box，可以在不依赖于预先设定 anchor box 的情况下进行目标检测，从而更好地适应不同大小和形状的目标。
三、理解3
在目标检测中，Object query（物体查询）是指在检测过程中用来查询目标的特征向量。一般来说，Object query是由Transformer Decoder的最后一层产生的。
对于每个查询向量，它会对特定位置的特征图进行查询，从而得到与该查询向量最相似的特征位置，也就是目标位置，同时得到该位置对应的类别概率。
因此，Object query在目标检测中扮演着很重要的角色，它可以帮助我们快速地检测目标并确定它们的位置和类别。