标签：背景 height ati 卷积层 注意 并且 softmax smo nbsp
图为faster rcnn的rpn层，接自conv5-3
图为faster rcnn 论文中关于RPN层的结构示意图
一般是在最末层的 feature map 上再用3*3的窗口去卷积特征。当3*3的卷积核滑动到特征图的某一个位置时，以当前滑动窗口中心为中心映射到原图的一个区域(注意 feature map 上的一个点是可以映射到原图的一个区域的，这个很好理解，感受野起的作用啊～...)，以原图上这个区域的中心对应一个尺度和长宽比，就是一个anchor了。fast rcnn 使用3种尺度和3种长宽比（1:1；1:2；2:1），则在每一个滑动位置就有 3*3 = 9 个anchor。
3 关于结构如图1所示：
关键在此，这里输出的并不是一个boundingbox的左上右下坐标，而是一个修改量（boundingbox regression）。在r-cnn的supplementary material中，给出了下面几个公式
这里面的就是的anchor（高、宽、中心），而里面的
是rpn_bbox层输出的四个值，
就是修改之后的高、宽、中心。
4、(rpn_bbox_pred+rpn_cls_prob_reshape)->proposal_layer
这里的proposal_layer就完成了上述修正，并且进行NMS（非极大抑制）以及概率排序等获得最终的boundingbox。这样就完成了在同一个点上获得不同尺度不同比例的包围盒。
输出大小为:(N,4)，这里的 N与NMS以及概率排序阈值有关，得到的就是boundingbox的四个坐标。
4 关于FRCNN box回归为什么采用smooth L1 loss
对于边框的预测是一个回归问题。通常可以选择平方损失函数（L2损失）$f(x)=x^2$。但这个损失对于比较大的误差的惩罚很高。我们可以采用稍微缓和一点绝对损失函数（L1损失）$f(x)=|x|$，它是随着误差线性增长，而不是平方增长。
但这个函数在0点处不可导，因此可能会影响收敛。一个通常的解决办法是在0点附近使用平方函数使得它更加平滑。它被称之为平滑L1损失函数。它通过一个参数$\sigma$来控制平滑的区域。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/MY0213/p/9542578.html
