Rotated FCOS
由于前段时间看了一下H2Rbox网络，复习一下FCOS
https://arxiv.org/abs/1904.01355
如标题所示，FCOS用于旋转框检测，那么直接上代码(基于mmrotate)
网络大体结构：
img -> backbone -> neck -> head.forward_train
直接看head.forward_train
RotatedFCOSHead(RotatedAnchorFreeHead)
forward函数调用multi_apply(self.forward_single)所以下面关注forward_single函数
首先送入两个分支分别预测：
cls_score分支
bbox_pred分支
保留bbox_pred上一部特征图，直接利用卷积得到centerness，并列的，同时得到angle_pred
这里的一些数据用于loss
之后返回loss即可
如果是测试，需要使用get_bboxes函数，decode之后，multiclass_nms一下即能得到最终框
注意的是，loss计算中需要做一个label assignment问题，不得不说一阶段确实方便，gt中的直接设为正例即可。