摘要 Faster RCNN在Fast RCNN的基础上增加了RPN网络来代替比较耗时的Selective Search。RPN网络和检测网络共享同一张卷积特征图，他同时预测每个位置的前景（背景）概率和每一类相对于锚框的偏移，得到的预测框将送入Fast RCNN的检测头进行进一步的分类和BBOX回归。 对于非常深的VGG-16模型，Faster RCNN在GPU上的帧速率为5fps（包括所有步骤），同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的对象检测精度，每张图像只有300个建议框。在ILSVRC和COCO 2015竞赛中，Faster R-CNN和RPN是多个赛道第一名获奖作品的基础。 算法流程 RPN网络结构 正向传播 对于特征图上的每个3x3的滑动窗口(实际实现就是用conv3x3 p1 s1)，首先计算窗口中心点在原图上的位置，并计算出k个anchor box 对于anchor的选择，共有三种比例，三种尺度，即每个位置都有9个anchor 感受野 对于特征图上的感受野，骨干网络为ZFNet时，感
Axuanz
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