模型训练
目标检测网络的训练大致是如下的流程：
- 设置各种超参数
- 定义数据加载模块 dataloader
- 定义网络 model
- 定义损失函数 loss
- 定义优化器 optimizer
- 遍历训练数据，预测->计算loss->反向传播
后处理
目标框信息解码
之前提到过，模型不是直接预测的目标框信息，而是预测的基于anchor的偏移，且经过了编码。因此后处理的第一步，就是对模型的回归头的输出进行解码，拿到真正意义上的目标框的预测结果。
非极大值抑制
之前预设了大量的先验框，因此预测时在目标周围会形成大量高度重合的检测框，而目标检测的结果只希望保留一个足够准确的预测框，所以就需要使用某些算法对检测框去重。NMS就是一种去重算法
NMS的大致算法步骤如下：
- 按照类别分组，依次遍历每个类别。
- 当前类别按分类置信度排序，并且设置一个最低置信度阈值如0.05，低于这个阈值的目标框直接舍弃。
- 当前概率最高的框作为候选框，其它所有与候选框的IOU高于一个阈值（如0.5）的框认为需要被抑制，从剩余框数组中删除。
- 然后在剩余的框里寻找概率第二大的框，其它所有与第二大的框的IOU高于设定阈值的框被抑制。
- 依次类推重复这个过程，直至遍历完所有剩余框，所有没被抑制的框即为最终检测框。
单图预测推理
核心流程可以概括为：
- 读取一张图片
- 预处理
- 模型预测
- 对模型预测进行后处理