不便な箇所が多いので，整理したい．
現状でのタスクは以下．気づいたら追加していく．

• 現状のコードで不要な箇所と必要な箇所，新たに追加すべき箇所をまとめる．
• まず，ResNetの50以外のモデルのコードはいらない
• modelのforwardの中に，nmsの計算が書かれているので，そこを分離する．
• argpraseで渡されている引数諸々を，config distでparseする．

CUDA前提の.c fileで書かれているので，解読が難しいのと利便性的な面からpythonでのNMS functionに書き換えたい．nmsの計算に関しては，他の人のrepoにあるやつを転用する．（FAIRのFaster R-CNNの実装とか）
nmsを書き換えるに当たって2つのことをやる

• まず，現状のコードのNMSのInputと，Outputの形を理解する．（そこまで大変じゃないと思われる）
• 上のInputとOutputに適合するnmsおpython実装を探してくる，もしくはうまく合わせる．

自作データセットでの学習のために，理解する．
ただ，ここで使用されているデータセットがcoco datasetで，pycocotoolsを使っているので，それにいい感じにラップされていて，pycocotoolsの実装をみないと理解できない可能性がある．
�結構だるかったら，データセット作成の時間との兼ね合いで，ある程度のところで妥協して，こちらが前処理に時間を割く（割きたくねー）

in docker containerで動かすには，--shm-sizeを指定しないといけないので，kronosのymlのファイルで，shm_sizeを指定できるように書き直す．

regressionの出力は，center x, yとw, h