在目标检测时，我们首先生成多个锚框，然后为每个锚框预测类别以及偏移量，接着根据预测的偏移量调整锚框位置从而得到预测边界框，最后筛选需要输出的预测边界框。目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。

本文详细记录了在配备RTX4090显卡（Ampere架构/CUDA12.2驱动）的Linux服务器上安装DeformableDETR的全过程。

1、将归一化x的输入范围等比地划分为8个段。3、正负两部分结合在一起，共256个电平，对应于=8个量化比特。2、各段上采用16个电平的均匀量化，共8×16=128个电平。