NanoDet代码逐行精读与修改（五.1）检测头的构造和前向传播

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 笔者已经为nanodet增加了非常详细的注释，代码请戳此仓库：nanodet_detail_notes: detail every detail about nanodet 。

此仓库会跟着文章推送的节奏持续更新！

5. Head

head部分总共有五百多行代码，将分为

1. 初始化、构造、前向传播

2. priors获取、标签分配、loss计算

3. 检测框转换、后处理

这三个部分进行讲解。中间会穿插一下来自其他module的函数或class的介绍，如QFL、DFL、用于从框分布得到框位置的Integral，还有GIoU loss。

5.1. 初始化、层构造和前向传播

5.1.1. 参数初始化

class NanoDetPlusHead(nn.Module):
    """Detection head used in NanoDet-Plus.
    Args:
        num_classes (int): Number of categories excluding the background
            category.不包括背景类,可以认为全部类的输出低于某个阈值视为背景
        loss (dict): Loss config.
        input_channel (int): Number of channels of the input feature.
            刚送入检测头的通道数量,需要和PAN的输出通道数量保持一致
        feat_channels (int): Number of channels of the feature. 经过检测头卷积后的通道数
            Default: 96.
        stacked_convs (int): Number of conv layers in the stacked convs. 堆叠的卷积层数
            Default: 2.
        kernel_size (int): Size of the convolving kernel. Default: 5. 
        strides (list[int]): Strides of input multi-level feature maps. 下采样步长
            Default: [8, 16, 32].
        conv_type (str): Type of the convolution.
            Default: "DWConv".
        norm_cfg (dict): Dictionary to construct an