本来想看看bolg大致了解一下，可是bolg说的都不是很清楚，索性花点时间读读论文。
如果把RPN看作一个黑盒子的话，我们最关心的问题是，输入和输出。RPN输入的是一张图片，输出输出一系列的矩形object proposals。
训练步骤：1.将图片输入到VGG或ZF的可共享的卷积层中，得到最后可共享的卷积层的feature map。
2.用一个小网络来卷积这个feature map
2.1在滑动窗口的每个像素点上设置9个矩形窗口（3种长宽比*3种尺度），称作锚点
2.2将卷积的结果分别输入到两个小的1*1的网络中reg（回归，求目标框的位置）和cls（分类，确定该框中是不是目标）
3.训练集标记好了每个框的位置，和reg输出的框的位置比较，用梯度下降来训练网络
可能结果不是很准确，只能大致确定框的位置，后面fast rcnn会进一步精确。这个RPN实际上就是一个attention机制，这也是两阶段法比一阶段法（YOLO等）准确的原因
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如果还有什么细节不懂，又不愿意看英文论文的，可以参考我翻译的中文版，来看一下细节
Region Proposal Networks（RPN）
（RPN是faster-Rcnn的一部分，faster-Rcnn论文原文请点击此处）
RPN网络把一个任意尺度的图片作为输入，输出一系列的矩形object proposals，每个object proposals都带一个objectness score。我们用一个全卷积网络来模拟这个过程，这一小节描述它。因为我们的最终目标是与Fast R-CNN目标检测网络来共享计算，所以我们假设两个网有一系列相同的卷积层。我们研究了the Zeiler and Fergus model（ZF），它有5个可共享的卷积层，以及the Simonyan and Zisserman model（VGG-16），它有13个可共享的卷积层。
为了生成region proposals，我们在卷积的feature map上滑动一个小的网络，这个feature map 是最后一个共享卷积层的输出。这个小网络需要输入卷积feature map的一个n*n窗口。每个滑动窗口都映射到一个低维特征（ZF是256维，VGG是512维，后面跟一个ReLU激活函数）。这个特征被输入到两个兄弟全连接层中（一个box-regression层（reg），一个box-classification层（cls））。我们在这篇论文中使用了n=3，使输入图像上有效的接受域很大（ZF 171个像素，VGG 228个像素）。这个迷你网络在图3（左）的位置上进行了说明。注意，由于迷你网络以滑动窗口的方式运行，所以全连接层在所有空间位置共享。这个体系结构是用一个n*n的卷积层来实现的，后面是两个1*1的兄弟卷积层（分别是reg和cls）。
1.1Anchors（锚点）
在每个滑动窗口位置，我们同时预测多个region proposals，其中每个位置的最大可能建议的数量表示为k。所以reg层有4 k输出来编码k个box的坐标（可能是一个角的坐标（x，y）+width+height），cls层输出2 k的分数来估计每个proposal是object的概率或者不是的概率。这k个proposals是k个参考框的参数化，我们把这些proposals叫做Anchors（锚点）。锚点位于问题的滑动窗口中，并与比例和纵横比相关联。默认情况下，我们使用3个尺度和3个纵横比，在每个滑动位置上产生k=9个锚点。对于W *H大小的卷积特性图（通常为2,400），总共有W*H*k个锚点
平移不变性的锚点
我们的方法的一个重要特性是是平移不变性,锚点本身和计算锚点的函数都是平移不变的。如果在图像中平移一个目标，那么proposal也会跟着平移，这时，同一个函数需要能够在任何位置都预测到这个proposal。我们的方法可以保证这种平移不变性。作为比较，the MultiBox method使用k聚类方法生成800个锚点，这不是平移不变的。因此，MultiBox并不保证当一个对象被平移式，会生成相同的proposal。
平移不变性也减少了模型的尺寸，当锚点数k=9时MultiBox有一个（4+1）*800维全连接的输出层，而我们的方法有一个（4+2）*9维的卷积输出层。因此，我们输出层的参数比MultiBox少两个数量级（原文有具体的数，感觉用处不大，没有具体翻译）。如果考虑到feature projection层，我们的建议层仍然比MultiBox的参数少了一个数量级。我们希望我们的方法在像PASCAL VOC这样的小数据集上的风险更小
多尺度锚点作为回归参考
我们的锚点设计提出了一种解决多个尺度（和纵横比）的新方案。如图所示，有两种流行的多尺度预测方法。
（a．建立了图像和特征图的金字塔，分类器在所有的尺度上运行。b. 具有多个尺寸/大小的过滤器金字塔在feature map上运行。c. 我们在回归函数中使用了参考框的金字塔。）
第一种方法是基于图像/特征金字塔，例如，在DPM和基于cnn方法的方法。这些图像在多个尺度上进行了调整，并且为每个尺度计算特征图（占用或深度卷积特性）（图1（a））。这种方法通常很有用，但很耗费时间。第二种方法是在feature map上使用多个尺度（和/或方面比率）的滑动窗口。例如，在DPM中，不同方面比率的模型分别使用不同的过滤大小（如5 7和7 5）进行单独训练。如果这种方法用于处理多个尺度，它可以被认为是一个过滤器金字塔（图1（b））。第二种方法通常是与第一种方法共同使用的
相比而言，我们基于锚点的方法建立在锚点金字塔上，这更节省成本。我们的方法对多个尺度和纵横比的锚点框进行了分类和回归。它只依赖于单一尺度的图像和feature map，并使用单一大小的过滤器（feature map上的滑动窗口）。我们通过实验展示了这个方案对处理多个尺度和大小的影响（表8）。
由于这种多尺度设计是基于锚点的，我们可以简单地使用在单尺度图像上计算的卷积特性，也可以使用Fast R-CNN检测器。多尺度锚点的设计是共享特性的关键组成，使处理尺度时不需要额外的成本。
1.2损失函数
为了训练RPNs，我们将一个二进制类标签（是否是object）分配给每个锚点。会给这两种锚点设置成正标签：1）跟真值框的交并比最高的。2）跟真值框的交并比大于0.7的。因此，一个真值框可以对应多个正标签的锚点。通常第二个条件足以确定正样本，我们还用第一种情况的原因是，有的时候第二种情况找不到正样本。如果一个锚点跟所有真值框的交并比小于0.3，那马我们就把它设为负样本。正负样本之间的这些样本对训练没有贡献。
有了这些定义，我们在fast R-CNN的多任务损失之后最小化一个目标函数，一张图片的损失函数定义为：
i 是每个小批量中锚点的序号，p是锚点i是目标的概率p*是标签（只能是0或1），t是预测框的4个参数，t*是标定框的参数Lcls是分类损失函数，Lreg是回归损失函数p*i*Lreg表示回归只对正样本进行（负样本p*i=0）。cls和reg分别输出pi和ti。
这两部分由Ncls（小批量的大小决定，这里是256）和Nreg（锚点位置数量决定，这里是2400）进行规范化，并通过一个平衡参数λ进行加权。默认情况下，我们设置=10，因此cls和reg部分的权重大致相同。我们通过实验证明，结果对在大范围内λ的值不敏感。我们还注意到，上面的标准化是不需要的，可以被简化。
对于边界框回归，我们采用了以下4个坐标的参数化：
x，y，w，和h表示框的中心坐标以及它的宽度和高度。变量x、xa和x*分别代表预测的框、锚点框和真值框（y、w、h类似）。这可以认为是锚点框向附近真值框回归。
我们用与以前基于ROI（感兴趣的区域）方法不同的方法实现了有界的回归。原来的方法在从任意大小的RoIs中集合的特性上执行有界的回归，并且所有区域大小都共享回归权重。在我们的公式中，用于回归的特性在feature maps上具有相同的空间大小（3*3）。为了计算不同的尺寸，我们学习了一组k个有界的回归。每一个回归器负责一个尺度和一个纵横比，而k个回归器不共享权重。因此，由于锚点的设计，仍然可以预测各种大小的框，即使这些特征是固定的大小/比例。
1.3 训练RPNs
RPN可以通过反向传播和随机梯度下降来端到端训练。我们遵循以图像为中心的采样策略，开始训练这个网络。每个小批次都来自同一张照片，照片包含许多正负锚点示例。对所有锚点的损失函数进行优化是可行的，但这将偏向于负样本，因为它们多。相反，我们在一个图像中随机抽取256个锚点来计算一个小批的损失函数，其中采样的正和负锚点的比例是1:1。如果一个图像中有少于128个正的样本，我们用负样本填充。
我们随机地初始化所有的新层，方法是用标准偏差0.01的零均值高斯分布来初始化权重。通常，所有其他层（共享卷积层）都是通过预先培训练一个用于ImageNet分类的模型来初始化的。我们对ZF网络的所有层进行调优，并对VGG网络的conv3_1层进行调优，以节省内存。我们对60 k小批量的学习速率为0.001，在PASCAL VOC数据集上的下一个20 k小批量的学习速率是0.0001。我们使用0.9的步长和0.0005的重量衰减。用Caffe实现的。