學習RPN

RPN全稱Region Proposal Network,Region Proposal 的意思是“區域選擇”，也就是提取候選框的意思，所以RPN就是用來提取候選框的網絡。

1.RPN的意義

RPN第一次出現是在Faster RCNN這個結構中，是專門用來提取候選框的。再RCNN和Fast RCNN等物體檢測架構中，用來提取候選框的方法通常是Selective Search(2s一張圖，CPU)和EdgeBoxes（0.2s一張圖，CPU），這都是比較傳統的方法，而且比較耗時。所以作者提出RPN，專門用來提取候選框，使用它的原因有以下兩點原因：1.RPN耗時少；2.RPN可以很容易結合到Fast RCNN中，稱爲一個整體。

RPN的引入可以說是真正意義上把物體檢測整個流程融入到一個神經網絡中，這個神經網絡叫做Faster RCNN,Faster RCNN=RPN +Fast RCNN。

圖1 Faster RCNN的整體結構

很容易發現，RPN介於公共Feature Map和Fast RCNN之間，處於整個網絡的中間部分。

2.RPN的運作機制

Faster RCNN 原文中的結構：

圖2 RPN的結構

參考：https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/54376126