https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614
从RCNN到fast RCNN，再到本文的faster RCNN，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。所有计算没有重复，完全在GPU中完成，大大提高了运行速度。
faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络+fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Search方法。本篇论文着重解决了这个系统中的三个问题：
- 如何设计区域生成网络
- 如何训练区域生成网络
- 如何让区域生成网络和fast RCNN网络共享特征提取网络
区域生成网络：结构
基本设想是：在提取好的特征图上，对所有可能的候选框进行判别。由于后续还有位置精修步骤，所以候选框实际比较稀疏。
特征提取
原始特征提取（上图灰色方框）包含若干层conv+relu，直接套用ImageNet上常见的分类网络即可。本文试验了两种网络：5层的ZF[3]，16层的VGG-16[4]，具体结构不再赘述。
额外添加一个conv+relu层，输出5139256维特征（feature）。
候选区域（anchor）
特征可以看做一个尺度5139的256通道图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积128,256,512，三种比例1:1,1:2,2:1。这些候选窗口称为anchors。下图示出5139个anchor中心，以及9种anchor示例。
在整个faster RCNN算法中，有三种尺度。
原图尺度：原始输入的大小。不受任何限制，不影响性能。
归一化尺度：输入特征提取网络的大小，在测试时设置，源码中opts.test_scale=600。anchor在这个尺度上设定。这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围。
网络输入尺度：输入特征检测网络的大小，在训练时设置，源码中为224*224。
窗口分类和位置精修
分类层（cls_score）输出每一个位置上，9个anchor属于前景和背景的概率；窗口回归层（bbox_pred）输出每一个位置上，9个anchor对应窗口应该平移缩放的参数。
对于每一个位置来说，分类层从256维特征中输出属于前景和背景的概率；窗口回归层从256维特征中输出4个平移缩放参数。
实际代码中，将51399个候选位置根据得分排序，选择最高的一部分，再经过Non-Maximum Suppression获得2000个候选结果。之后才送入分类器和回归器。
区域生成网络：训练
样本
考察训练集中的每张图像：
a. 对每个标定的真值候选区域，与其重叠比例最大的anchor记为前景样本
b. 对a)剩余的anchor，如果其与某个标定重叠比例大于0.7，记为前景样本；如果其与任意一个标定的重叠比例都小于0.3，记为背景样本
c. 对a),b)剩余的anchor，弃去不用。
d. 跨越图像边界的anchor弃去不用
代价函数
同时最小化两种代价：
a. 分类误差
b. 前景样本的窗口位置偏差
与Fast RCNN类似。
超参数
原始特征提取网络使用ImageNet的分类样本初始化，其余新增层随机初始化。
每个mini-batch包含从一张图像中提取的256个anchor，前景背景样本1:1.
前60K迭代，学习率0.001，后20K迭代，学习率0.0001。
共享特征
区域生成网络（RPN）和fast RCNN都需要一个原始特征提取网络（下图灰色方框）。这个网络使用ImageNet的分类库得到初始参数W0，但要如何精调参数，使其同时满足两方的需求呢？本文讲解了三种方法。
- 轮流训练
a. 从W0W0开始，训练RPN。用RPN提取训练集上的候选区域
b. 从W0W0开始，用候选区域训练Fast RCNN，参数记为W1W1
c. 从W1W1开始，训练RPN…
具体操作时，仅执行两次迭代，并在训练时冻结了部分层。论文中的实验使用此方法。
与Selective Search方法（黑）相比，当每张图生成的候选区域从2000减少到300时，本文RPN方法（红蓝）的召回率下降不大。说明RPN方法的目的性更明确。
使用更大的Microsoft COCO库训练，直接在PASCAL VOC上测试，准确率提升6%。说明faster RCNN迁移性良好，没有over fitting。