还有什么方法吗？比方说如何优化decoder的速度？

除了上述方法外，还有一些其他方法可以加快DETR模型的收敛速度和推理速度，例如：

1. Transformer结构优化。可以对Transformer结构进行优化，例如增加残差连接、减少层数、减少头数等，从而减少模型的计算量和参数量，加快模型的收敛速度和推理速度。

2. 采用分布式训练。可以使用多台机器进行分布式训练，从而加快模型的训练速度。在分布式训练中，可以使用数据并行或模型并行的方式来进行。

3. 使用低精度计算。可以使用低精度计算（如半精度浮点数）来计算模型的参数更新，从而减少模型的计算量和存储空间，加快模型的收敛速度和推理速度。

4. Decoder结构优化。可以对DETR模型的Decoder结构进行优化，例如使用轻量级的网络结构、减少注意力头数等，从而减少模型的计算量和参数量，加快模型的推理速度。

5. 预测器优化。可以对模型的预测器（如分类器和回归器）进行优化，例如使用更快的分类器（如线性分类器）和回归器（如FCOS），从而加快模型的推理速度。

这些方法可以在DETR模型的训练和推理过程中加快速度，但是需要根据具体情况选择合适的方法。