proporse：利用全局信息，一对多的进行标签匹配（label assignment）
related work：
fixed label assignment:
anchor-based: 以IOU阈值判断
anchor-free：如FCOS，关键点在物体中心的周围则为pos，
dynamic label assignment:
现有的算法要么未从全局角度利用上下文信息，要么如DETR中利用全局信息但其中的Hungarian algorithm只适合一对多。
Method：
Optimal Transport Problem
m个供货商，第i个供货商有s_i的商品
n个需求者，第j个需求者需d_j的商品
供货商i给需求者j需要的cost为c_ij
传输路径pi={pi_ij | i = 1,...,m, j = 1,...,n}
需要最小化transport cost
使用快速迭代算法：Sinkhorn-Knopp求解
OT for Label Assignment
OD中FPN的输出有 m gt targets 和 n anchors，将每个gt看成有k个单元的pos样本，每个输出需要一个单元。讲一个单元从gt_i传输到anchor_j 的代价如下：
除了pos，训练时大量的anchors还会被分配为neg。最佳传输涉及所有的anchors，所以引入另一个supplier，background，包含n - m×k。
C_fg和C_bg进行concat，得到（m+1）*n，其中若i < m , 则s = k，i = m+1，s = (n-mk)
Sinkhorn-Knopp求解 [2]
代码复现：
参考：
[1] 论文阅读|目标检测之基于OTA，以最佳传输优化来实现新的基于CNN的一对多标签分配策略_yanghao201607030101的博客-CSDN博客
