通过设计深度平衡解码器，提出了一种新的基于查询的目标检测器（DEQDet），能够直接预测物体位置和类别。DEQDet相较于基准模型（AdaMixer）收敛更快，内存占用更少，并取得了更好的性能表现。在MS COCO基准测试下，DEQDet使用ResNet50骨干网络和300个查询达到了49.5 mAP和33.0 APs，训练方案为2倍（24 epochs）。