13.4.3 在训练数据中标注锚框

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P421

anchors_bbox_map = torch.full((num_anchors,), -1, dtype=torch.long,
                                  device=device)

max_ious, indices = torch.max(jaccard, dim=1)

anc_i = torch.nonzero(max_ious >= iou_threshold).reshape(-1)

注意，前面的操作不是徒劳的，循环前面的分配是在做第\((4)\)步，即分配剩余的\(n_a-n_b\)个锚框

P422

        bbox_mask = ((anchors_bbox_map >= 0).float().unsqueeze(-1)).repeat(
            1, 4)

在.unsqueeze(-1)之后，形状就变成了(num_anchors, 1)，再.repeat就变成了(num_anchors, 4)

        class_labels[indices_true] = label[bb_idx, 0].long() + 1

这里之所以需要+1，是因为参数labels是从-1开始的（表示背景），具体可以见下面的示例：狗的标签是0