在 RPN 中的 anchor 机制

1. Faster****R-CNN

Faster R-CNN是一种完全连接型的多任务卷积神经网络，在实现目标检测的同时也能实现目标类型识别功能。该模型主要包括以下三个部分：第一部分为主干网络模块（Feature Extractor），用于提取图像特征信息；第二部分为建议区域网络（RPN: Region Proposal Network），通过边界坐标回归和二分类双分支结构初步筛选候选区域；第三部分为分类与回归网络（CNN），对候选区域进行细致分析以输出定位信息及类别标签。如图1所示：

图1

1.1 RPN

该网络对主干网络产生的特征图进行后续处理后会生成若干可能包含目标的目标候选区域；这些候选区域将被划分为两个部分：一部分用于精确定位物体中心位置的技术模块（坐标回归），另一部分则负责识别出包含目标的前景候选区域。如图2所示展示了该网络的整体架构