一：流程
faster rcnn是目标检测的一个模型，它的流程是
第一步整张图输入一个cnn，进行特征提取，获取最后一层卷积的feature map
第二步feature map输入rpn网络，生成region proposal（大约300个），并提取region的等长特征向量
第三步对提取的特征使用分类器进行分类
第四步是回归对bounging box进行微调。
二： rpn
rpn？传统的生成检测框的方法都很耗时。所以提出了rpn。
rpn是一个全卷积网络，用于提取候选框region proposal。
rpn的输入是cnn得到的featrue map，对feature map使用滑动窗口（3x3），每个滑动窗口有k个不同尺度的anchor box，所有的anchor box就是初始的候选框也是基准框，但是这些region proposal太多了而且很不准确，所以随后会筛出去大部分还会进行2次回归修正；
然后每个滑动窗口区域（3x3）还会（通过一个3x3卷积）被映射到一个低维特征向量，这个特征向量输入2个并行的（1x1卷积），分别输出物体得分（有和没有的概率foreground score和background score）和bbox的边界（4个数dxdydwdh）
训练的时候不可能把全部anchor拿去训练，太多了，需要判定anchor内是否有目标，如果anchor与任一ground truth的iou大于0.7就认为该anchor有目标，作为正样本（foreground），iou小于0.3就是背景（background），作为负样本进行训练，其他的anchor就不训练。
rpn网络：
具体就是输入为WxH的feature map，先3x3卷积，其实就相当于3x3的滑动窗口了，每个1x1的column就是特征向量，接下来是2个分支，（但都是1x1卷积），分类的分支经过1x1卷积后得到WxHx18，然后reshape，softmax，reshape，输出还是WxHx18，每个anchor box2个得分（有/没有）；回归的分支经过一个1x1卷积，输出为WxHx36，每个anchor得到4个坐标（dx,dy,dw,dh）用于回归出proposals。这两个分支得到的2k个得分和4k个坐标送入proposal layer。（首先这一层的输入还有一个保存了原图缩放到featrue map的信息因为我们是要在原图画框。）
如何回归得到rpn最终的 region proposal：
- 再次生成anchors，并使用4k个坐标对所有的anchors做bbox位置回归（平移和缩放）
- 按照anchor的foreground scores降序排列anchors，取前6000个（位置已修正）
- 映射回原图，剔除foreground anchor中严重超出边界的。
- 进行nms
- 再次按照foreground scores降序排列，取前300个作为region proposal输出。
注意两点，一是这里输出的proposal是对应原图的。二是严格意义上的检测到这里就结束了，后续是识别部分了。
bbox regression是通过神经网络学习的。
三： Rol pooling
Rol pooling负责收集proposal，并计算出proposal feature map，送入后续网络（分类）。
Rol pooling 的输入有2个：cnn生成的feature map和RPN输出的proposals
Rol pooling层是为了解决输入尺寸固定的问题，是从SPP发展而来。
Rol pooling前向过程：
- 之前提到rpn生成的proposal是对应原图尺寸的，所以首先将feature map映射回原图尺寸
- 比如我们要得到固定尺寸为7x7的输出，那么我们将每个proposal分成7x7的网格，每个网格做max pooling就成了7x7的固定size。
四： 分类
利用Rol pooling的固定尺寸输出proposal feature map进行分类和回归。
通过全连接和softmax计算每个proposal属于每个类别的概率。
同时再次利用bbox regression获得每个proposal的位置偏移量，用于回归更加精确的检测框。
五： 关于训练
1） 单独训练RPN网络，网络参数由预训练模型载入；
2） 单独训练Fast-RCNN网络，将第一步RPN的输出候选区域作为检测网络的输入。具体而言，RPN输出一个候选框，通过候选框截取原图像，并将截取后的图像通过几次conv-pool，然后再通过roi-pooling和fc再输出两条支路，一条是目标分类softmax，另一条是bbox回归。截止到现在，两个网络并没有共享参数，只是分开训练了；
3） 再次训练RPN，此时固定网络公共部分的参数，只更新RPN独有部分的参数；
4） 那RPN的结果再次微调Fast-RCNN网络，固定网络公共部分的参数，只更新Fast-RCNN独有部分的参数。
