Faster RCNN可以分为如下四个主要内容
Conv Layers：作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于foreground或者background，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals，综合这些信息后提取proposal feature maps，送入后续全连接层判定目标类别。Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别，同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。Conv Layers包含了conv pooling relu三种层。
所有的conv层filter_size(f=3)，padding(p=1)，stride(s=1)，根据卷积计算公式(n+2p-f)/s+1得到图像大小为(n+2-3)/1+1=n。这样设置参数的目的是使得卷积之后的图像不变。 而所有的pooling层的filter_size(f=2)，padding(p=0)，stride(s=2)，就使得每一次输入为M X N的图像变为原来的1/2，即输出尺寸为M/2 X N/2。VGG16中使用了4个pooling层因此宽和高都缩小了2的4次方为16。输出的feature map的尺寸为M/16 X N/16relu层就是一个激活层。relu激活函数如下：RPN输入带有anchors的feature map，经过RPN网络之后输出bbox回归之后的精确的proposal #可以看到RPN网络有两条线。上面一条线是对anchors进行分类。可以看到上面一条线里面接了一个softmax来将anchors分类成foreground anchors(fg anchors)和background anchors(bg anchors)； #下面一条用于计算对于anchors的bounding box regression偏移量，以获得精确的proposal。而最后的Proposal层则负责综合foreground anchors和bounding box regression偏移量获取proposals，同时剔除太小和超出边界的proposals。其实整个网络到了Proposal Layer这里，就完成了相当于目标定位的功能。
什么是anchors? 什么是reg？ 什么是cls？ 所谓anchors，实际上就是一组由rpn/generate_anchors.py生成的矩形。
[[ -84. -40. 99. 55.] [-176. -88. 191. 103.] [-360. -184. 375. 199.] [ -56. -56. 71. 71.] [-120. -120. 135. 135.] [-248. -248. 263. 263.] [ -36. -80. 51. 95.] [ -80. -168. 95. 183.] [-168. -344. 183. 359.]]其中每行的4个值(x1, y1, x2, y2) 表矩形左上和右下角点坐标。9个矩形共有3种形状，长宽比为大约为with:height∈{1:1, 1:2, 2:1}三种，如图6。实际上通过anchors就引入了检测中常用到的多尺度方法。 注：关于上面的anchors size，其实是根据检测图像设置的。在python demo中，会把任意大小的输入图像reshape成800x600（即图2中的M=800，N=600）。再回头来看anchors的大小，anchors中长宽1:2中最大为352x704，长宽2:1中最大736x384，基本是cover了800x600的各个尺度和形状。 那么这9个anchors是做什么的呢？借用Faster RCNN论文中的原图，如图7，遍历Conv layers计算获得的feature maps，为每一个点都配备这9种anchors作为初始的检测框。这样做获得检测框很不准确，不用担心，后面还有2次bounding box regression可以修正检测框位置。 解释一下上面这张图的数字。
在原文中使用的是ZF model中，其Conv Layers中最后的conv5层num_output=256，对应生成256张特征图，所以相当于feature map每个点都是256-dimensions在conv5之后，做了rpn_conv/3x3卷积且num_output=256，相当于每个点又融合了周围3x3的空间信息（猜测这样做也许更鲁棒？反正我没测试），同时256-d不变假设在conv5 feature map中每个点上有k个anchor（默认k=9），而每个anhcor要分foreground和background，所以每个点由256d feature转化为cls=2k scores；而每个anchor都有[x, y, w, h]对应4个偏移量，所以reg=4k coordinates补充一点，全部anchors拿去训练太多了，训练程序会在合适的anchors中随机选取128个postive anchors+128个negative anchors进行训练。 分类分支cls：2k个256-d卷积的卷积核卷积之后，最后输出2k个数。由于cls是分类分支，由此2对应的是分为两类：该区域到底有没有物体：(object, non-object)，也就是分类fg anchors和bg anchors 边框回归分支reg：4k个256-d卷积核卷积，最后输出4k个数。这里的4是每一个边框的4个偏移量，用于bbox regression。后面会提到。 那么Anchor一共有多少个？原图800x600，VGG下采样16倍，feature map每个点设置9个Anchor，所以：ceil(800/16) X ceil(600/16) X 9=50 X 38 X 9=17100
其中ceil()表示向上取整，是因为VGG输出的feature map size= 50*38
一副MxN大小的矩阵送入Faster RCNN网络后，到RPN网络变为(M/16)x(N/16)，不妨设 W=M/16，H=N/16。在进入reshape与softmax之前，先做了1x1卷积 首先接一个1 X 1 X 18的卷积层，输出为W X H X 18。这里的18是因为anchors的类别为9，每一个anchor可能为fg或者是bg，因此对应了18-d 那么为何要在softmax前后都接一个reshape layer？其实只是为了便于softmax分类
如图所示绿色框为飞机的Ground Truth(GT，标注的正确值)，红色为提取的foreground anchors，即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准，这张图相当于没有正确的检测出飞机。所以我们希望采用一种方法对红色的框进行微调，使得foreground anchors和GT更加接近。
图中为什么是36的原因是，因为有9个anchors，每一个anchors有四个回归量，因此是输出图像为W X H X 36
Proposal Layer负责综合所有回归量和foreground anchors，计算出精准的proposal，送入后续RoI Pooling Layer。 Proposal Layer forward（caffe layer的前传函数）按照以下顺序依次处理：
生成anchors，利用[d_{x}(A),d_{y}(A),d_{w}(A),d_{h}(A)]对所有的anchors做bbox regression回归（这里的anchors生成和训练时完全一致）按照输入的foreground softmax scores由大到小排序anchors，提取前pre_nms_topN(e.g. 6000)个anchors，即提取修正位置后的foreground anchors。限定超出图像边界的foreground anchors为图像边界（防止后续roi pooling时proposal超出图像边界）剔除非常小（width<threshold or height<threshold）的foreground anchors进行nonmaximum suppression再次按照nms后的foreground softmax scores由大到小排序fg anchors，提取前post_nms_topN(e.g. 300)结果作为proposal输出。 RPN网络总结起来就是： 生成anchors -> softmax分类器提取fg anchors -> bbox reg回归fg anchors -> Proposal Layer生成proposals 接下来介绍学习ROI Pooling先来看一个问题：对于传统的CNN（如AlexNet，VGG），当网络训练好后输入的图像尺寸必须是固定值，同时网络输出也是固定大小的vector or matrix。如果输入图像大小不定，这个问题就变得比较麻烦。有2种解决办法：
-从图像中crop一部分传入网络 -将图像warp成需要的大小后传入网络 ROI Pooling过程： proposal是对应MxN尺度的，所以首先使用spatial_scale参数将其映射回(M/16)x(N/16)大小的feature maps尺度；之后将每个proposal水平和竖直分为pooled_w和pooled_h份，对每一份都进行max pooling处理。这样处理后，即使大小不同的proposal，输出结果都是 大小，实现了fixed-length output（固定长度输出）。
Classification部分利用已经获得的proposal feature maps，通过full connect层与softmax计算每个proposal具体属于那个类别（如人，车，电视等），输出cls_prob概率向量；同时再次利用bounding box regression获得每个proposal的位置偏移量bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。Classification部分网络结构如图 从PoI Pooling获取到7x7=49大小的proposal feature maps后，送入后续网络，可以看到做了如下2件事：
-通过全连接和softmax对proposals进行分类，这实际上已经是识别的范畴了 -再次对proposals进行bounding box regression，获取更高精度的rect box 转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
