1. 介绍
思路
添加 Aux head 的主要原因是让网络中间层学到更多信息，有更丰富的梯度信息帮助训练。这里要注意，好的梯度信息能够让相同参数量的网络学的更好。
作者原文为：
By letting the shallower auxiliary head directly learn the information that lead head has learned, lead head will be more able to focus on learning residual information that has not yet been learned.
细节
具体结构如下图
如上图，fine label 会用于训练 Lead head ，而Aux head 因为抽象能力弱则使用 coarse 的标签进行训练。
正样本分配
OTA中认为先根据正样本可能出现的区域进行筛选然后再计算 IoU Loss 或者其他进行进一步的 label assignment。YOLO v7 中继承了这一做法，也就有了 coarse 的操作。
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