(2.2)、Anchors的生成规则
前面提到经过Conv layers后，图片大小变成了原来的1/16，令feat_stride=16，在生成Anchors时，我们先定义一个base_anchor，大小为16*16的box(因为特征图(60*40)上的一个点，可以对应到原图（1000*600）上一个16*16大小的区域)，源码中转化为[0,0,15,15]的数组，参数ratios=[0.5, 1, 2]scales=[8, 16, 32]
先看[0,0,15,15],面积保持不变，长、宽比分别为[0.5, 1, 2]是产生的Anchors box
如果经过scales变化，即长、宽分别均为 (16*8=128)、(16*16=256)、(16*32=512)，对应anchor box如图
综合以上两种变换，最后生成9个Anchor box
特征图大小为60*40，所以会一共生成60*40*9=21600个Anchor box
源码中，通过width:(0~60)*16,height(0~40)*16建立shift偏移量数组，再和base_ancho基准坐标数组累加，得到特征图上所有像素对应的Anchors的坐标值，是一个[216000,4]的数组
（2.3）rpn-data
这一层主要是为特征图60*40上的每个像素生成9个Anchor box，并且对生成的Anchor box进行过滤和标记，参照源码，过滤和标记规则如下：
① 去除掉超过1000*600这原图的边界的anchor box
② 如果anchor box与ground truth的IoU值最大，标记为正样本，label=1
③ 如果anchor box与ground truth的IoU>0.7，标记为正样本，label=1
④ 如果anchor box与ground truth的IoU<0.3，标记为负样本，label=0
剩下的既不是正样本也不是负样本，不用于最终训练，label=-1
除了对anchor box进行标记外，另一件事情就是计算anchor box与ground truth之间的偏移量
令：ground truth:标定的框也对应一个中心点位置坐标x*,y*和宽高w*,h*
anchor box: 中心点位置坐标x_a,y_a和宽高w_a,h_a
所以，偏移量：
△x=(x*-x_a)/w_a △y=(y*-y_a)/h_a
△w=log(w*/w_a) △h=log(h*/h_a)
通过ground truth box与预测的anchor box之间的差异来进行学习，从而是RPN网络中的权重能够学习到预测box的能力
（2.4）rpn_loss_cls、rpn_loss_bbox、rpn_cls_prob
‘rpn_loss_cls’、‘rpn_loss_bbox’是分别对应softmax，smooth L1计算损失函数，‘rpn_cls_prob’计算概率值(可用于下一层的nms非最大值抑制操作)
（2.5）proposal
源码中，会重新生成60*40*9个anchor box，然后累加上训练好的△x, △y, △w, △h,从而得到了相较于之前更加准确的预测框region proposal，进一步对预测框进行越界剔除和使用nms非最大值抑制，剔除掉重叠的框；比如，设定IoU为0.7的阈值，即仅保留覆盖率不超过0.7的局部最大分数的box（粗筛）。最后留下大约2000个anchor，然后再取前N个box（比如300个）；这样，进入到下一层ROI Pooling时region proposal大约只有300个
（2.6）roi_data
为了避免定义上的误解，我们将经过‘proposal’后的预测框称为region proposal（其实，RPN层的任务其实已经完成，roi_data属于为下一层准备数据）
主要作用：
① RPN层只是来确定region proposal是否是物体(是/否),这里根据region proposal和ground truth box的最大重叠指定具体的标签(就不再是二分类问题了，参数中指定的是81类)
② 计算region proposal与ground truth boxes的偏移量，计算方法和之前的偏移量计算公式相同
经过这一步后的数据输入到ROI Pooling层进行进一步的分类和定位.
剩下的就是Fast R-CNN了。
参考：
https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html
https://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52223282