首次提出在faster-rcnn中，用于替代以前的SS算法或者滑动窗口+图像金字塔，用于生成候选框。
说明：下述预测的位置信息均为偏移量，这里为了理解方便才说为准确信息。
上图展示了RPN网络的具体结构。其中输入为特征图，输出为一系列候选框。可以看到RPN网络实际分为2条线，上面一条通过softmax分类anchors获得positive和negative分类，下面一条用于计算对于anchors的bounding box regression偏移量，以获得精确的proposal。而最后的Proposal层则负责综合positive anchors和对应bounding box regression偏移量获取proposals。其实整个网络到了Proposal Layer这里，就完成了相当于目标定位的功能。
记录1：为什么这里采用映射的思想产生候选框？
为了应对原图中存在对于同一类别物体，可能会有尺寸的区别，比如在一张图中由于拍照的远近，会有近处的“车”尺寸大，远处的“车”尺寸小。为了应对这个问题，原始已有的办法，比如：多尺度训练，即将一张原图进行尺寸缩放，再喂给网络，例如SPP-Net、fast-Rcnn等；还有的采用多尺寸卷积核的方法。但是这些方法都会造成网络训练时间加长的问题。在本论文中，提出基于映射产生候选框的方法，可以解决上述问题。
记录2：何为anchors？
anchors说白了就是一组框的位置信息，每一个框的位置信息由左上角和右下角的信息组成。在特征图上的每一个点，对应原图一个区域（大小为16*16）。这个时候我们对于anchors的设计提出3种尺寸和3种长宽比，进而得到九种，其中长宽比分别为（1:2）(2:1) (1:1)，尺寸分别有128、256、512（如下图右下角的蓝、红、绿）。也就是特征图上一个点，对应9个anchors，其中anchors在原图上抠取。这种设计使框尽量覆盖足够多的区域，并且考虑网络时间效率。
当然此时只是初步提出可能的anchors，后面还需要进行过滤，否则anchors太多。
记录3：如何设计选取初步的anchors？
上图左边最底层是通过主卷积干架提取的特征图“conv feature map”，然后先进行一个3*3的卷积操作（此时得到的特征图尺寸不变，只是又糅合了周围的特征），然后对于该特征图上的每一个点，映射到原图上，得到k个anchors，该点为锚点。
这里描述一下如何映射：首先假设主卷积采用VGG16，这个时候涉及到感受野的问题，我们知道在进行卷积时，其中conv、relu不改变图的尺寸，进行pool将尺寸变为远来的一半，假设经过了四个卷积，则此时得到的特征图是原来原图的1/16，则此时一个锚点映射到原图上对应一个16*16的区域，此时提出：对于映射得到的区域进行尺寸变换和长宽比变换，从而得到原图上的多个区域，即为anchors。
在原图上对框进行设计时，考虑：使框尽量覆盖足够多的区域，并且考虑网络的时间效率。对于框的设计提出3种尺寸和3种长宽比，进而得到九种，其中长宽比分别为（1:2）(2:1) (1:1)，尺寸分别有1282、2562、512^2（如上图右侧的红、绿、蓝）。
记录4：得到anchors之后，如何对其进行分类，判断是前景还是背景？
该部分输入的特征图为原始图片的1/16，不妨记为W、H。对于大约2W个候选框，需要对这些候选框进行打标签（标签为2维，即该框是前景还是背景），才能进行有监督训练。那么如何进行打标签，论文中对于前景给出了两种标记方式，其一对于原图上的每一个ground truth，选取与其IOU最大的候选框，标记为前景，对于原图上的ground truth，只要与其IOU大于0.7，标记为前景；论文中对于背景，选取与ground truth的IOU小于0.3的候选框标记为背景。那么在0.3到0.7之间的候选框我们就不管了。从而对于每一个anchors标出前景或背景的标签。记得删去越界的候选框，然后从中选取256个数据进行训练，尽量保持1:1。
首先进行11的卷积，融合不同通道的特征，输出为：WH*(2*9)。这也正好对应输出特征图上每一个点对应9个anchors，每一个anchor分为两类。然后进行softmax分类，至于为什么前后进行reshape论文中提到和caffe的存储有关，这里不再赘述。
记录6：现在我们来看RPN层的回归部分。
该部分输入的特征图为原始图片的1/16，不妨记为W、H。首先进行11的卷积，融合不同通道的特征，输出为：WH*(4*9)。这也正好对应输出特征图上每一个点对应9个anchors，每一个anchor又有用于回归的四个变换量，其实是偏移量：
记录7：对于RPN如何设计设计损失函数？
整体损失函数为：
其中i为候选框的index（代表第几个anchor）；代表预测index为i的anchor的类别，代表真实的index为i的anchor的类别，其中1为正例、0为负例；代表预测index为i的anchor的位置信息（包含x,y,w,h），代表真实的index为i的anchor的位置信息（包含x,y,w,h）。分类任务损失为逻辑回归损失；回归任务损失为SmoothL1损失，并且注意到前面乘了一个，代表我们只对于标签属于前景的anchor进行位置微调；参数用于权衡我们是看中分类还是看重回归，论文中采用=10，给出解释：由于 。
我们得到feature map，首先进行3*3卷积，尺寸不变，仅仅是再次融合周围特征，得到新的特征图；
对于新特征图上每一个点，映射回原图上的一个区域。生成候选框按照size=128128,256256,512*512，长宽比为1:2,2:1,1:1，对于新特征图上每一个点在原图上生成9个anchors，共大约2W个；
对候选框进行删除和打标签，分别为： a) 删去越界候选框； b) 对于每一个真实框，选取与其的IOU最大的候选框，标记为1；候选框与真实框IOU大于0.7，标记为1；候选框与真实框IOU小于0.3为0；其余舍去； c) 然后在剩下的候选框中随机选取256个进行训练，比例为1:1，假若正样本个数不够，只能利用负样本填充；
现在分为两个分支，分别进行分类训练和回归训练：
训练好分类和回归两部分之后，源码中会重新生成2W个候选框，进行分类和位置回归。然后进行如下过滤： a) 首先对于候选框与grounf truth的IOU小的直接删去； b) 这个时候再对候选框进行一个NMS过滤，阈值取0.7（也就是如果两个候选框IOU大于0.7，就代表其重叠率比较高，此时再看这两个候选框属于物体的概率（这个概率就是与ground truth的IOU），选取概率大的框，删去概率小的框）； c) 这个时候在进行一个topN的选取，也就是按照每个候选框属于物体的概率（这个概率就是与ground truth的IOU）进行由大到小进行排序，选取前N个候选框 。注：所有参数初始化使用高斯初始化，标准差选择0.01；
我们得到feature map，首先进行3*3卷积，尺寸不变，仅仅是再次融合周围特征，得到新的特征图；
对于新特征图上每一个点，映射回原图上的一个区域。生成候选框按照size=128128,256256,512*512，长宽比为1:2,2:1,1:1，对于新特征图上每一个点在原图上生成9个anchors，共大约2W个；
对于越界的候选框进行clip操作（直接删去是在训练时采用的，但是在测试的时候，我们进行的是clip操作，就是将候选框中越界的部分剪去，留下剩下的部分）；
通过分类和回归两步，得到候选框的类别概率和坐标偏移量，得到预测框；
在proposal层对预测框进行过滤： a) 首先对于预测框与grounf truth的IOU小的直接删去； b) 这个时候再对预测框进行一个NMS过滤，阈值取0.7（也就是如果两个候选框IOU大于0.7，就代表其重叠率比较高，此时再看这两个候选框属于物体的概率（这个概率就是与ground truth的IOU），选取概率大的框，删去概率小的框）； c) 这个时候在进行一个topN的选取，也就是按照每个候选框属于物体的概率（这个概率就是与ground truth的IOU）进行由大到小进行排序，选取前N个预测框 。
