为什么要有正例、背景和忽略项
课堂上下文：从哪个问题来
按“参考框→RPN 候选→最终框”给图中的矩形分配身份，并把人工真值单独留在监督侧。RPN 让候选变为可学习预测。LAB10 采用共享原理的一阶段教学变体，不应把它说成原版 Faster R-CNN。
给定参考框与真值的 IoU 矩阵，匹配规则把参考框变成训练样本。例如课堂教学阈值若设正例至少 0.7、背景小于 0.3，则 IoU 为 0.8、0.4、0.1 的三个框分别是正例、忽略、背景。只有正例有对应的框回归目标。忽略的用途是暂不把模糊覆盖强行当正或负，而不是悄悄改成背景。
真实 LAB10 使用另一组公开写明的阈值：正例至少 0.45，背景低于 0.25，中间忽略；再用逐次最大 IoU 为每个真值保留一个不同 anchor，避免某个对象完全收不到位置监督。强制匹配服务于学习，评价时不能为了“每个对象都匹配一次”照搬这条规则。
空图同样是有效训练输入。所有参考框都应学背景，回归项没有正例便归零。如果只训练总有物体的图片，模型可能从未被要求学会空输出。
负例远多于正例时，本实验选难负例参与分类损失，最多正例数的三倍、每图至少十二个。阅读代码时应看 loss 的掩码与归一化，而不只看 这一行总公式。