选读：难例权重和对象匹配不是一件事
课堂上下文：从哪个问题来
从错类、漏检、框偏和重复四项错误读结果。IoU 把位置偏差变成可比较几何量，AP 再加入分数排序与对象唯一匹配。沿下方积分例走完分数排序、精确率与召回率计算，再用 LAB10 的结果辨认这些错误。
大量背景参考框已经很容易分类，却可能因数量占优而贡献大量总损失。focal loss 在基本交叉熵外乘 。取 γ=2，正确类概率 .9 的样本权重 .01，概率 .5 的权重 .25，后者相对贡献更大。这是在调整哪些样本值得继续关注，不直接增加空间信息，也不指定哪项预测负责哪只对象。
对象匹配回答另一件事：当真值是一组无序对象，预测槽位该怎样对应它们？给两预测、两真值的代价矩阵 [[2,.3],[.4,2]]，对角总代价 4，交叉 .7，所以选择交叉。交换标注数组顺序不该改变对象集合本身，匹配用于消除这个任意顺序。
LAB20 从类别概率、框 L1 与 IoU 实际构造成本，再穷举 2! 分配；它是足够透明的解析练习。这里没有图像编码器学习，也不是完整 DETR。主讲保留对象身份的必要性，这些损失组织细节进入选读即可，不必为保持课程丰富而重新开一章。