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| 来源：本站 日期：2019/6/27 浏览量：891 |
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功能描述：
RPN网络的作用是输入一张图像，输出一批矩形候选区域，类似于以往目标检测中的Selective Search一步。网络结构是基于卷积神经网络，但输出包含二类softmax和bbox回归的多任务模型。网络结果如下（以ZF网络为参考模型）：
其中，虚线以上是ZF网络最后一层卷积层前的结构，虚线以下是RPN网络特有的结构。首先是3*3的卷积，然后通过1*1卷积输出分为两路，其中一路输出是目标和非目标的概率，另一路输出box相关的四个参数，包括box的中心坐标x和y，box宽w和长h。
（至于之前为什么要用3*3的卷积核，我觉得是和感受野大小相对应的。在原来的ZF模型中，3*3卷积核对应map比例是3/13，相当于在型如1000*600的图片中采用180左右的感受野。对于1000*600的图片中大部分目标而言，这个大小的感受野是比较合适的吧。）
从卷积运算本身而言，卷积相当于滑窗。假如输入图像是1000*600，则经过了几次stride后，map大小缩小了16倍，最后一层卷积层输出大约为60*40大小，那么相当于用3*3的窗口滑窗（注意有padding），对于左边一支路而言，输出18个通道，每个通道map大小仍为60*40，代表每个滑窗中心对应感受野内存在目标与否的概率。右支路同理。
二、 anchor机制
anchor是rpn网络的核心。刚刚说到，需要确定每个滑窗中心对应感受野内存在目标与否。由于目标大小和长宽比例不一，需要多个尺度的窗。Anchor即给出一个基准窗大小，按照倍数和长宽比例得到不同大小的窗。例如论文中基准窗大小为16，给了（8、16、32）三种倍数和（0.5、1、2）三种比例，这样能够得到一共9种尺度的anchor，
因此，在对60*40的map进行滑窗时，以中心像素为基点构造9种anchor映射到原来的1000*600图像中，映射比例为16倍。那么总共可以得到60*40*9大约2万个anchor。
三、 训练
RPN网络训练，那么就涉及ground truth和loss function的问题。对于左支路，ground truth为anchor是否为目标，用0/1表示。那么怎么判定一个anchor内是否有目标呢？论文中采用了这样的规则：1）假如某anchor与任一目标区域的IoU最大，则该anchor判定为有目标；2）假如某anchor与任一目标区域的IoU>0.7，则判定为有目标；3）假如某anchor与任一目标区域的IoU<0.3，则判定为背景。所谓IoU，就是预测box和真实box的覆盖率，其值等于两个box的交集除以两个box的并集。其它的anchor不参与训练。
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