ATSS文章指出，回歸采用什么形式不是最本質(zhì)的區(qū)別；如何選取正負(fù)樣本才是更本質(zhì)的。步驟：計(jì)算所有的預(yù)測(cè)框和所有的真實(shí)框之間的交并比

ATSS文章指出，回歸采用什么形式不是最本質(zhì)的區(qū)別；如何選取正負(fù)樣本才是更本質(zhì)的。

步驟：

1. 計(jì)算所有的預(yù)測(cè)框和所有的真實(shí)框之間的交并比（iou）
2. 計(jì)算所有的預(yù)測(cè)框和所有的真實(shí)框之間的中心距離
3. 在fpn的每一個(gè)輸出尺度上，都選擇k個(gè)和真實(shí)框距離最近的預(yù)測(cè)框作為候選的正樣本。假設(shè)有t個(gè)輸出尺度，那么對(duì)于每一個(gè)正樣本，一共需要選擇t*k個(gè)預(yù)測(cè)框。
4. 得到所有候選正樣本之后，計(jì)算其對(duì)于正樣本的iou，計(jì)算iou的均值和方差，然后設(shè)定閾值等于均值+方差。
5. 在候選的正樣本中，選擇iou大于閾值的樣本作為正樣本。
6. 去除框中心不在真實(shí)框內(nèi)部的正樣本。

參考： https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/core/bbox/assigners/atss_assigner.py

"""Assign gt to bboxes. The assignment is done in following steps 1. compute iou between all bbox (bbox of all pyramid levels) and gt

2. compute center distance between all bbox and gt

3. on each pyramid level, for each gt, select k bbox whose center are closest to the gt center, so we total select k*l bbox as candidates for each gt

4. get corresponding iou for the these candidates, and compute the mean and std, set mean + std as the iou threshold

5. select these candidates whose iou are greater than or equal to the threshold as positive

6. limit the positive sample's center in gt