BiDet代码解析1：随机采样定位（Stochastic Sampling Localization，SSL）

代码库：https://github.com/ZiweiWangTHU/BiDet
源代码（SSD训练为例）: ssd/train_bidet_ssd.py

        # sample loc data from predicted miu and sigma
        normal_dist = torch.randn(loc_data.size(0), loc_data.size(1), 4).float().cuda()
        log_sigma_2 = loc_data[:, :, :4]
        miu = loc_data[:, :, 4:]
        sigma = torch.exp(log_sigma_2 / 2.)
        sample_loc_data = normal_dist * sigma * args.sigma + miu
        loc_data = sample_loc_data

这段代码是BiDet算法中的一个重要部分，它实现了随机采样定位（Stochastic Sampling Localization，SSL）的功能。SSL的目的是在训练过程中增加定位分支的随机性，从而提高二值化网络的泛化能力和定位精度。

具体来说，这段代码的作用是从预测的均值（miu）和方差（sigma）中采样出一个定位数据（sample_loc_data），用来替代原始的定位数据（loc_data）。这样做的好处是可以避免二值化网络过拟合到一个固定的定位值，而是让它能够适应不同的定位情况。

这段代码中，normal_dist是一个标准正态分布，log_sigma_2是预测的方差的对数，miu是预测的均值，sigma是预测的方差的平方根，args.sigma是一个超参数，用来控制采样范围。sample_loc_data是根据公式$$sample\_loc\_data=normal\_dist\ast sigma\ast args.sigma+miu$$计算出来的。loc_data是将sample_loc_data赋值给原始的定位数据。

sample_loc_data和loc_data的区别是，sample_loc_data是从预测的均值和方差中随机采样出来的一个定位数据，而loc_data是原始的定位数据，它包含了预测的方差和均值。在训练过程中，用sample_loc_data替代loc_data，可以增加定位分支的随机性，提高二值化网络的泛化能力和定位精度。