ObjectQuery

ObjectQuery是一个类，它支持对实体数据模型(EDM)执行LINQ to Entities和Entity SQL查询。它还实现了一组查询生成器方法，可以用于按顺序构造等效于Entity SQL的查询命令。这些查询生成器方法包括Distinct、Except、GroupBy、Intersect、OfType、OrderBy、Select、SelectValue、Skip、Top、Union、UnionAll和Where。每个查询生成器方法都会返回一个新的ObjectQuery实例，可以基于前面ObjectQuery实例序列的操作构造查询的结果集。\[1\]

在使用ObjectQuery时，可以通过创建ObjectQuery实例并使用查询生成器方法来构造查询。可以使用LINQ表达式或Entity SQL语句来定义查询的条件和操作。还可以使用ObjectParameter来传递参数给查询。例如，可以使用CreateQuery方法创建一个ObjectQuery实例，并使用Where方法来添加查询条件，然后使用Parameters属性添加参数。最后，可以通过遍历查询结果来获取查询的结果集。\[2\]

在DETR模型中，Object Query是由Transformer Decoder的输出层生成的。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。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ObjectQuery查询及方法](https://blog.csdn.net/weixin_34234721/article/details/91672085)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【计算机视觉 | 目标检测】Object query的理解](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/129908100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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