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ATSS文章指出，回归采用什么形式不是最本质的区别；如何选取正负样本才是更本质的。步骤：计算所有的预测框和所有的真实框之间的交并比

ATSS文章指出，回归采用什么形式不是最本质的区别；如何选取正负样本才是更本质的。

步骤：

1. 计算所有的预测框和所有的真实框之间的交并比（iou）
2. 计算所有的预测框和所有的真实框之间的中心距离
3. 在fpn的每一个输出尺度上，都选择k个和真实框距离最近的预测框作为候选的正样本。假设有t个输出尺度，那么对于每一个正样本，一共需要选择t*k个预测框。
4. 得到所有候选正样本之后，计算其对于正样本的iou，计算iou的均值和方差，然后设定阈值等于均值+方差。
5. 在候选的正样本中，选择iou大于阈值的样本作为正样本。
6. 去除框中心不在真实框内部的正样本。

参考： 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