TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection Introduction 这篇文章想要解决的问题为：得分最高和回归最好的物体可能并不是同一个位置所预测出来的 针对上述问题作者提出了TAHead与TAL 现在主流的检测器会有以下问题 作者接着分析造成上述两种问题的原因，其一是两个分支是分别预测的，并没有太多内在联系，其二是样本分配的策略只关注了几何特征而忽

VarifocalNet: An IoU-aware Dense Object Detector Introduction 本篇文章的贡献： 1、提出了IACS（IoU-aware classification）,准确地对候选检测进行排名(得分)对于高性能密集对象检测器至关重要，并且 IACS 比其他方法获得了更好的排名 2、提出了新的loss Varifocal Loss 3、设计了一个星形表示