Faster-RCNN（二）之RPN层

RPN层是Faster-RCNN网络的特有层，全称为：区域生成网络（Region Proposal Networks），用来提取供后边检测的区域。它替代了Fast-RCNN的selective search，大大提高提取区域框的速度和精度。
Faster-RCNN网络结构图如下（图片仍然来源于 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9247863.html）

图1

RPN

1、RPN之前的特征提取

采用预训练模型来做特征提取，常用到VGG16（512-d）或ZF（256-d）模型，这部分不作为重点。经过特征提取，得到带特征点的feature map

2、RPN

假设输入图片大小为MxN，特征提取用ZF模型，那么得到的feature map为MxNx256，可以看作一共有MxN个点的位置，每个位置都是256维
（1）anchor
每个位置都生成大小不同的k个框，原文中k=9（三种尺寸128，256，512，和三种比例1：1，1：2，2：1，组合起来一共9种），如图2所示。