1、正负样本定义
rpn和rcnn的正负样本定义都是基于MaxIoUAssigner，只不过定义阈值不一样而已。
MaxIoUAssigner的操作包括4个步骤：
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首先初始化时候假设每个anchor的mask都是-1，表示都是忽略anchor
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将每个anchor和所有gt的iou的最大Iou小于neg_iou_thr的anchor的mask设置为0，表示是负样本(背景样本)
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对于每个anchor，计算其和所有gt的iou，选取最大的iou对应的gt位置，如果其最大iou大于等于pos_iou_thr，则设置该anchor的mask设置为1，表示该anchor负责预测该gt bbox,是高质量anchor
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3的设置可能会出现某些gt没有分配到对应的anchor(由于iou低于pos_iou_thr)，故下一步对于每个gt还需要找出和最大iou的anchor位置，如果其iou大于min_pos_iou，将该anchor的mask设置为1，表示该anchor负责预测对应的gt。通过本步骤，可以最大程度保证每个gt都有anchor负责预测，如果还是小于min_pos_iou，那就没办法了，只能当做忽略样本了。从这一步可以看出，3和4有部分anchor重复分配了，即当某个gt和anchor的最大iou大于等于pos_iou_thr，那肯定大于min_pos_iou，此时3和4步骤分配的同一个anchor。
2、平衡回归loss
原始的faster rcnn的rcnn head，使用的回归loss是smooth l1,作者认为这个依然存在不平衡。作者分析是：loss解决Classification和Localization的问题，属于多任务loss，那么就存在一个平衡权重，一般来说回归权重会大一些，但一味的提高regression的loss其实会让outlier的影响变大(类似于OHEM中的noise label)，outlier外点样本这里作者认为是样本损失大于等于1.0，这些样本会产生巨大的梯度不利于训练过程，小于的叫做inliers。平衡回归loss的目的是既不希望放大外点对梯度的影响，又要突出内点中难负样本的梯度，从而实现对外点容忍，对内点区分难负样本的作用。为此作者在smooth l1的基础上进行重新设计，得到Balanced L1 Loss。核心操作就是想要得到一个当样本在 附近产生稍微大点的梯度的函数。首先smooth l1的定义如下：
其梯度如下：
为了突出难样本梯度，需要重新设计梯度函数，作者想到了如下函数：
梯度公式 可以实现上述任务。然后反向计算就可以得到Loss函数了。为了保证连续，还需要增加(9)的限制。
左边是梯度曲线，右边是loss曲线，可以看出非常巧妙。
3、loss设计
主要就是anchor的loc_preds和shape_preds的loss设计。
(1) loc_preds
anchor的定位模块非常简单，就是个二分类问题，希望学习出前景区域。这个分支的设定和大部分anchor-free的做法是一样的(例如fcos)。
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首先对每个gt,利用FPN中提到的roi重映射规则，将gt映射到不同的特征图层上
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定义中心区域和忽略区域比例，将gt落在中心区域的位置认为是正样本，忽略区域是忽略样本(模糊样本)，其余区域是背景负样本，这种设定规则很常用，没啥细说的，如图所示：
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采用focal loss进行训练
(2) loc_shape
loc_shape分支的目标是给定 anchor 中心点，预测最佳的长和宽，这是一个回归问题。先不用管作者咋做的，我们可以先思考下可以如何做，首先预测宽高，那肯定是回归问题，采用l1或者smooth l1就行了，关键是label是啥？还有哪些位置计算Loss?我们知道retinanet计算bbox 分支的target算法就是利用MaxIoUAssigner来确定特征图的哪些位置anchor是正样本，然后将这些anchor进行bbox回归。现在要预测anchor的宽高，当然也要确定这个问题。
第一个问题：如何确定特征图的哪些位置是正样本区域？，注意作者采用的anchor个数其实是1(作者觉得既然是动态anchor，那么个数其实影响不会很大，设置为1是可以的错)，也就是说问题被简化了，只要确定每个特征图的每个位置是否是正样本即可。要解决这个问题其实非常容易，做法非常多，完全可以按照anchor-free的做法即可，例如FOCS，其实就是loc_preds分支如何确定正负样本的做法即可，确定中心区域和忽略区域。将中心区域的特征位置作为正样本，然后直接优化预测输出的anchor shape和对应gt的iou即可。但是论文没有这么做，我觉得直接按照fcos的做法来确定正样本区域，然后回归shape，是完全可行。本文做法是采用了ApproxMaxIoUAssigner来确定的，ApproxMaxIoUAssigner和MaxIoUAssigner非常相似，仅仅多了一个Approx，其核心思想是：利用原始retinanet的每个位置9个anchor设定，计算9个anchor和gt的iou，然后在9个anchor中采用max操作，选出每个位置9个iou中最高的iou值，然后利用该iou值计算后续的MaxIoUAssigner，此时就可以得到每个特征图位置上哪些位置是正样本了。简单来说，ApproxMaxIoUAssigner和MaxIoUAssigner的区别就仅仅是ApproxMaxIoUAssigner多了一个将9个anchor对应的iou中取最大iou的操作而已。
对于第二个问题：正样本位置对应的shape target是啥，其实得到了每个位置匹配的gt，那么对应的target肯定就是Gt值了。该分支的loss是bounded iou loss，公式如下：
上面写的非常简陋，很多细节没有写。
结果
可以看出非常符合预期。
