Anchors是一组大小固定的参考窗口：三种尺度{128^2，256^2，512^2}×三种长宽比{1:1，1:2，2:1}，如下图所示，表示RPN网络中对特征图滑窗时每个滑窗位置所对应的原图区域中9种可能的大小，相当于模板，对任意图像任意滑窗位置都是这9中模板。
继而根据图像大小计算滑窗中心点对应原图区域的中心点，通过中心点和size就可以得到滑窗位置和原图位置的映射关系，由此原图位置并根据与Ground Truth重复率贴上正负标签，让RPN学习该Anchors是否有物体即可。
2、RPN网络
【前面5层】：RPN网络前面的5层借用的是ZF网络，这个网络的结构图我截个图放在下面，并分析下为什么是这样子的；
1、首先，输入图片大小是 224*224*3（这个3是三个通道，也就是RGB三种）
2、然后第一层的卷积核维度是 7*7*3*96 （所以大家要认识到卷积核都是4维的，在caffe的矩阵计算中都是这么实现的）；
3、所以conv1得到的结果是110*110*96 （这个110来自于 (224-7+pad)/2 +1 ，这个pad是我们常说的填充，也就是在图片的周围补充像素，这样做的目的是为了能够整除，除以2是因为2是图中的stride， 这个计算方法在上面建议的文档中有说明与推导的）；
4、然后就是做一次池化，得到pool1， 池化的核的大小是3*3，所以池化后图片的维度是55*55*96 （ (110-3+pad)/2 +1 =55 ）；
5、然后接着就是再一次卷积，这次的卷积核的维度是5*5*96*256 ，得到conv2：26*26*256；
6、后面就是类似的过程了，我就不详细一步步算了，要注意有些地方除法除不尽，作者是做了填充了，在caffe的prototxt文件中，可以看到每一层的pad的大小；
7、最后作者取的是conv5的输出，也就是13*13*256送给RPN网络的；
【RPN部分】：然后，我们看看RPN部分的结构：
1、前面我们指出，这个conv feature map的维度是13*13*256的；
2、作者在文章中指出，sliding window的大小是3*3的，那么如何得到这个256-d的向量呢？ 这个很简单了，我们只需要一个3*3*256*256这样的一个4维的卷积核，就可以将每一个3*3的sliding window 卷积成一个256维的向量；
这里读者要注意啊，作者这里画的示意图 仅仅是 针对一个sliding window的；在实际实现中，我们有很多个sliding window，所以得到的并不是一维的256-d向量，实际上还是一个3维的矩阵数据结构；可能写成for循环做sliding window大家会比较清楚，当用矩阵运算的时候，会稍微绕些；
3、然后就是k=9，所以cls layer就是18个输出节点了，那么在256-d和cls layer之间使用一个1*1*256*18的卷积核，就可以得到cls layer，当然这个1*1*256*18的卷积核就是大家平常理解的全连接；所以全连接只是卷积操作的一种特殊情况（当卷积核的大小是1*1的时候）；
4、reg layer也是一样了，reg layer的输出是36个，所以对应的卷积核是1*1*256*36，这样就可以得到reg layer的输出了；
5、然后cls layer 和reg layer后面都会接到自己的损失函数上，给出损失函数的值，同时会根据求导的结果，给出反向传播的数据，这个过程读者还是参考上面给的文档，写的挺清楚的；