ps今天居然忘了之前懂的地方，又花时间重新理解了一遍。看来记录还是非常重要的。
主要是将代码中构造标签这一块说下细节。之前的博客中说过：制作了一个24*24*24*3*5的标签。一起看你可能理解不了把这拆开看就ok了。首先24*24*24看成一个立方体，这个立方体的每个像素代表这个像素返回输入那个96*96*96中对应4*4*4的中心位置（其实是1.5*1.5*1.5），3代表3个直径尺度，5代表4+1,4代表xyzd的精确修正值，1代表用来判断前景还是背景（是否是肺结节）。中间一段就是根据实际结节做的标签。
这里再添加一点更加细节的东西，主要分成3步走：
1.首先根据ct中结节标签位置boxs，计算以每个像素点为中心在输入尺度下计算iou，将iou大于0.02的类别标签从-1（一开始所有类别为-1）改为0.
2.接着将撇除这些标记类别为0的，从剩余这些中随机选800个（不足800就全选）获取位置信息。然后将类别全部设置为0，再利用之前那位置信息，设置那800个的类别为-1是负标签。
3.最后再根据结节boxs信息，每个结节计算得到iou值最大的位置将类别设置为1。