Two questions about the code

[foralliance]

@taokong
@taokongcn

1. 在test.py文件和paper中指出：

scores = np.tile(scores[:, 0], (imdb.num_classes, 1)).transpose() * scores

相当于给＂分类（21分类）得分＂乘以了＂其属于物体的概率＂．为什么采用这种得分形式？为什么要进行这样的处理？

2. 在anchor_target_layer.py和det_target_layer.py中，

  if len(fg_inds) > 0:
            num_bg = len(fg_inds) *  (1.0 - cfg.TRAIN.FG_FRACTION) / (cfg.TRAIN.FG_FRACTION)
        else:
            num_bg = self._batch
    
        bg_inds = np.where(all_labels == 0)[0]
        if len(bg_inds) > num_bg:
            disable_inds = npr.choice(bg_inds, size=int(len(bg_inds) - num_bg), replace=False)
            all_labels[disable_inds] = -1

感觉只要存在正样本，这个batch_size参数就没用了．这是只是保证正负样本比例是1:3，并不考虑正负样本的总数（超过256/512也可以）．这样的理解对吗？

麻烦了！！