APD,citypersons的SOTA，主要解决重叠目标的问题
普通NMS流程：
对于最后输出的所有框
(1)找到预测置信度最大的框M
(2)计算其他同类框和M的IOU
(3)将IOU大于阈值N_t的框的置信度置0
普通NMS的问题：
两(多)个同类物体的IOU特别大的时候，其中一个人的预测框会在最后被NMS掉
那么，有没有可能知道两个框是否属于同一个identity呢？
=》给每个框预测一个属性向量，负责标记其identity
如果是属于同一个identity，则其向量相近，若不属于同一个identity，则其向量尽量远离
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Yolov1：2015/6/8 无anchor； 分成77 49个区域，每个区域预测2个bbox，输出7730( 25 20 )特征层。 使用IOU做confidence；
深度学习之目标检测（十一）-- DETR详解 继 Transformer 应用于图像分类后，本章学习 Transformer 应用于图像目标检测的开山之作 – DEtection TRansformer
问题 本文提出了一种单阶段的三维目标检测算法，并在文中分析了二阶段三维目标检测算法的不必要性。其所提算法在waymo实时目标检测竞赛中取得了第一的成绩。其性能超过了所有单阶段和多阶段的目标检测算法。
作者首先分析了二阶段目标检测
code: https://github.com/zwwwayne/k-net 引言
实例分割（instance segmentation）已经被以 Mask R-CNN 为代表的“先检测后分割”的框架主导了多年&
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