论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.13367.pdf
Github地址：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet

FCOS + ATSS为base
自适应训练样本选择（ATSS）是一种根据对象的统计特征自动选择正样本和负样本的方法。 它弥合了基于锚的探测器和无锚的探测器之间的差距。

作者还设计了一个更加不同的边界框，即一个更适合此IACS分数的星形框。这个星形盒子有9个固定的采样点[1]，可以更准确地捕获上下文信息。该星形框还允许在最终预测之前进行更有效和准确的边界框精炼阶段。 VFNet在最后一个边界框优化阶段还使用NMS（非最大抑制）来进一步消除冗余框。