【对RPN的学习记录】

定义:

Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络。RPN第一次提出是在Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文中,用于目标检测。它是一个完全卷积的网络,它可以同时预测每个位置上的对象界限和对象分数。后来由SiamRPN开始应用于目标追踪。

RPN的网络架构:

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工作原理:

首先,对输入图的特征图经过滑动窗口(sliding window)操作,或者说是进行一次3 x3的卷积操作,得到256 x(H x W)的特征。然后,通过两次全连接得到2k个分类结果和4k个回归结果,k为锚框数量。 详细过程的理解参考RPN解析 、Faster R-CNN文章详细解读_Michael’s Blog-CSDN博客_faster r-cnn等博文。

损失函数:

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