红绿灯pipeline探索

Detection模型不依赖地图ROI（检测之后可以用roi辅助目标选择）；
部分遮挡、截断灯组也要检测，但是会标记hide/trunc信息，该信息可以用来辅助对alignment结果的采信；
Alignment模型中，形状和颜色分两个loss，要有unknow输出；需要增加“是否为灯组”的分类输出，用于杀detection的误检；
引入Tracking，可以避免偶发性的误检和漏检对时序模型的干扰；
5.之前关于在线建图的建议非常好，如果基于前几帧在线构建了灯组地图（精确的3D位置，不受相机标定参数漂移的影响），序列后面的detection和tracking会变得非常简单可靠；这一套方案实际上可以用到任何静态物体的tracking上；建图初始化的时候可以用到离线地图里的一些信息，例如距离信息；
目前的时序模型问题较大，改进的方向包括：a. 不能用类别index作为浮点模型的输入；b. 加入什么样的“生成”数据，需要考虑周全，不能像现在这样线上出了问题才想到加特定数据。

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