fcos怎么把头分配给每一层

在 FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection) 中，将头分配给每一层是通过使用多个分支来实现的。FCOS中的每一层都有一个分类分支和一个回归分支。分类分支用于预测每个位置的目标类别，回归分支用于预测目标的边界框偏移量和尺度。

具体地，FCOS将网络的特征图划分为不同的级别，每个级别对应不同的感受野大小。通常，较高层次的特征图对小目标更敏感，而较低层次的特征图对大目标更敏感。

在每个级别上，FCOS使用一个分支来预测目标的类别和位置。这些分支的输出是对应于特征图上每个位置的分类得分和回归预测。然后，通过将这些分支的输出在特征图上进行逐层融合，就可以将头分配给每一层。

通过这种方式，FCOS能够在不同尺度的特征图上进行目标检测，从而提高了对不同大小目标的检测性能。