一：总体流程

1、将图像输入网络得到相应的特征图。

2、使用RPN结构生成候选框，将RPN生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵。

3、将每个特征矩阵通过ROI pooling层缩放到7x7大小的特征图，接着将特征图展平通过一系列全连接层得到预测结果。

二：PRN

1、对于特征图上的每个3x3的滑动窗口，计算出滑动窗口中心点对应原始图像上的中心点，如下图。

 

2、计算出k个anchor boxes(注意和proposal的差异)，如下图。

每位置生成的anchor boxes，如下图。  

3、通过cls判断原图的anchor box为前景还是背景，再通过reg调整anchor box的中心点和宽高，如下图。

 

4、对生成的anchor boxes进行筛选过程：

对于一张1000x600x3的图像，大约有60x40x9(20k)个anchor，忽略跨越边界的anchor以后，剩下约6k个anchor。对于RPN生成的候选框之间存在大量重叠，基于候选框的cls得分，采用非极大值抑制，IoU设为0.7，这样每张图片只剩2k个候选框。
 

三：RPN训练样本的选取（正负样本）

从上一步生成20k个anchors中，随机选取256张anchors，其中正负样本的比例为1：1，若正样本的数量不足256/2，则以负样本填充。

正样本：选取与真实图片的IOU大于0.7的anchor，或者与真实图片IOU值最大的anchor。

负样本：选取与所有真实图片的IOU小于0.3的anchor。

四：RPN损失函数

分类损失：

边界框回归损失： 

 

五：faster-rcnn相对于fast-rcnn的改进

在 Faster R-CNN 中，引入了一个额外的网络模块称为 Region Proposal Network（RPN）来生成候选目标框，而不是使用 Selective Search 等传统方法。RPN 是一个全卷积网络，可以共享卷积特征提取层，并且通过锚框（anchor）的方式来生成候选框，特征提取网络和 RPN 网络可以一起进行训练。这种设计使得 Faster R-CNN 可以在单个前向传播过程中同时进行目标检测和生成候选框，从而加速了检测过程。