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目录
一.模型框架
二：步骤详细
1.conv layers
2.RPN
3.anchors
4.cls layer分类
5.reg layer回归
6.Proprosal
7.Rol pooling
8.Classification
三.训练
1.训练RPN网络
2.全连接层部分训练：
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在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络，也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。
一.模型框架
如图：
1.conv layers：用于提取特征，通过conv+relu+pooling层来提取图像的feature maps （特征图）
2.RPN(Region Proposal Network)区域候选网络：替换了之前哪些的Selective Searvh，用于生成候选框。它里面做了一个二分类任务，一类是判断anchor是属于positive(识别的东西)，另一类是判断是否是negative(不是目标的背景)；还有一个bounding box regression：修正anchors得到较为准确的proposals，简单来说就是让候选框准确点。RPN是判断这张图片里面有没有目标，具体目标是什么这里还没判断，以及修正anchor的边框
3.Rol Pooling(兴趣域池化)：简单来是就是收集RPN中选出来的候选框的坐标，一般收集左上角和右下角。并且将这些坐标对于1中提取的特征图中的特征，生成proposals feature maps送人全连接层
4.Classification and Regression：利用3中送入的数据计算出整个图片中的类别，同时再做一次bounding box regression获得检测框最终的精准位置
二：步骤详细
1.conv layers
如上图所示，共有13个conv层，13个relu层，4个pooling层
conv：kernel_size=3，padding=1，stride=1。核卷积操作类似，使用3*3的卷积核，一层零，步长为1
pooling：kernel_size=2，padding=0，stride=2。池化操作
经过conv层时数据变化为：
height=(h-k+2*p)/s+1=h-3+3，数据大小没变
width=(w-k+2*p)/s+1，数据大小没变
经过pooling时，因为步长为2，所以数据的宽高变为了之前的一办，有四个pooling，所以数据变为之前的1/16
2.RPN
图中所示，分为两个操作
1.softmax分类anchors获得positive和negative分类
2.计算对于每个anchors的bounding box regression（边框）偏移量，以获取比较精确的proposal
两步操作后在proposal结合，proposal层复杂将positive anchors和对应的bounding box regression偏移量获取修正后的proposals。同时剔除没有框住物体的和超出图片边界的proposals。
3.anchors
经过conv leyer处理后的feature map（特征图）的大小为原来的1/16，同时在这些feature map中，经过conv操作后因为设置的是kernel_size=3的映射，所以对于每一个像素点，设置了9个预测anchor。这9个anchor的大小按照三种长宽比ratio[1:1，1:2，2:1]设置，具体大小根据输入图像的原始目标大小灵活设置。
设置anchor是为了覆盖图像上各个位置各种大小的目标，那么原图上anchor的数量就是(M/16) x (N/16) x 9。这么多anchor，第一肯定不准确，第二肯定不能要这么多，所以后续还会淘汰一大批以及修正anchor位置
4.cls layer分类
在拿到conv layers的feature map后，先经过一个3x3卷积（卷积核个数为256）红色框是一个anchor，所以通过这个卷积层后feature map的通道数也是256，k是anchor个数（文中默认是9）
(M/16)x(N/16)x256的特征通过1x1卷积得到(M/16)x(N/16)x2k的输出，因为这里是二分类判断positive和negative，所以该feature map上每个点的每个anchor对应2个值，表示目标和背景的概率（为什么有2个，是因为这里是用的softmax，这两个值加起来等于1；也可以用sigmoid，就只需要1个值了）
Reshape层是技术细节问题，对feature map进行维度变换，使得有一个单独的维度为2，方便在该维度上进行softmax操作，之后再Reshape恢复原状。
5.reg layer回归
(M/16)x(N/16)x256的特征通过1x1卷积得到(M/16)x(N/16)x4k的输出，因为这里是生成每个anchor的坐标偏移量（用于修正anchor），[tx,ty,tw,th]共4个所以是4k。注意，这里输出的是坐标偏移量，不是坐标本身，要得到修正后的anchor还要用原坐标和这个偏移量运算一下才行。
偏移量计算公式
其中[xa,ya,wa,ha]是anchor的中心点坐标和宽高，[tx.ty,tw,th]是这个回归层预测的偏移量，通过这个公式计算出修正后的anchor坐标[x,y,w,h]。计算如下：
[px,py,pw,ph]表示原始anchor的坐标
[dx,dy,dw,dh]表示RPN网络预测的坐标偏移
[gx,gy,gw,gh]表示修正后的anchor坐标。
6.Proprosal
分类和偏移量计算完后，将数据输入到Proposal，输入的有三个
cls层生成的数据
reg层生成的数据
im_info=[宽,高,scale_factor]
接收数据后会进行：
1.利用reg层的偏移量对所有原始的anchor进行修改
2.利用cls层的scores，按positive socres排序，取前面分数大的
3.将太大的positive anchor收拢到边框处，将太小的剔除
4.对剩余的positive anchors进行非极大抑制(NMS)
5.输出每个positive anchors的左上角和右下角坐标
7.Rol pooling
RoI Pooling层则负责收集proposal(上一个操作输出的坐标数据)，并计算出proposal feature maps（从conv layers后的feature map中扣出对应位置），输入有两个：
1.conv layers 剔除的原始特征图feature map
2.RPN网络生成的Proposals
因为全连接层的每次输入数据大小都需要是固定的，所有需要一个操作来讲这些数据的大小统一一下，，而Rol Pooling就是讲图片固定大小的
8.Classification
具体分类，这里的分类是讲前面准备好的positive anchors识别具体分类，这里就可以分辨出是背景还是具体物体了。
1.通过全连接层的softmax对所有的proposals进行具体分类
2.再次对proposals进行bounding box regression处理，获得更好的边框
三.训练
Faster RCNN由于是two-stage检测器，训练要分为两个部分进行，一个是训练RPN网络，一个是训练后面的分类网络。
1.先使用ImageNet的预训练权重初始化RPN网络的共享conv层（RPN特有层可随机初始化），然后训练RPN网络。训练完后，共享conv层和RPN特有层的权重都更新了。
2.根据训练好的RPN网络拿到proposals（和测试过程一样）
3.再次使用ImageNet的预训练权重初始化Faster RCNN网络的贡献conv层（Faster RCNN特有层随机初始化），然后训练Faster RCNN网络。训练完后，共享conv层和Faster RCNN特有层的权重都更新了
4.使用第三步训练好的共享conv层和第一步训练好的RPN特有层来初始化RPN网络，第二次训练RPN网络。但这次要把共享conv层的权重固定，训练过程中保持不变，只训练RPN特有层的权重
5.根据训练好的RPN网络拿到proposals（和测试过程一样）
6.依然使用第三步训练好的共享conv层和第三步训练好的Faster RCNN特有层来初始化Faster RCNN网络，第二次训练Faster RCNN网络。同样，固定conv层，只fine tune特有部分
1.训练RPN网络
因为使用的是softmax，所以使用交叉熵损失来训练anchors是物体还是背景
对于边框部分训练，使用smooth L1 loss训练
smooth L1 loss：
2.全连接层部分训练：
和RPN一样，都是使用softmax分类和训练边框
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