Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。
图1 Faster CNN基本结构（来自原论文）
Faster RCNN其实可以分为4个主要内容：
Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。
Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于foreground或者background，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。
Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals，综合这些信息后提取proposal feature maps，送入后续全连接层判定目标类别。
Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别，同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。
疑问：
ROI Pooling的意义ROIs Pooling顾名思义，是Pooling层的一种，而且是针对RoIs的Pooling，他的特点是输入特征图尺寸不固定，但是输出特征图尺寸固定；
什么是ROI呢？ ROI是Region of Interest的简写，指的是在“特征图上的框”； 1）在Fast RCNN中， RoI是指Selective Search完成后得到的“候选框”在特征图上的映射，如下图所示； 2）在Faster RCNN中，候选框是经过RPN产生的，然后再把各个“候选框”映射到特征图上，得到RoIs。输入有两部分组成：
1. 特征图：指的是图1中所示的特征图，在Fast RCNN中，它位于RoI Pooling之前，在Faster RCNN中，它是与RPN共享那个特征图，通常我们常常称之为“share_conv”；
2. rois：在Fast RCNN中，指的是Selective Search的输出；在Faster RCNN中指的是RPN的输出，一堆矩形候选框框，形状为1x5x1x1（4个坐标+索引index），其中值得注意的是：坐标的参考系不是针对feature map这张图的，而是针对原图的（神经网络最开始的输入）
输出是batch个vector，其中batch的值等于RoI的个数，vector的大小为channel * w * h；RoI Pooling的过程就是将一个个大小不同的box矩形框，都映射成大小固定（w * h）的矩形框；
ROI Pooling的过程如图所示，我们先把roi中的坐标映射到feature map上，映射规则比较简单，就是把各个坐标除以“输入图片与feature map的大小的比值”，得到了feature map上的box坐标后，我们使用Pooling得到输出；由于输入的图片大小不一，所以这里我们使用的类似Spp Pooling，在Pooling的过程中需要计算Pooling后的结果对应到feature map上所占的范围，然后在那个范围中进行取max或者取average。
所以本文以上述4个内容作为切入点介绍Faster RCNN网络。
图2展示了Python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，
可以清晰的看到该网络对于一副任意大G，首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层；RPN网络首先经过3x3卷积，再分别生成foreground anchors与bounding box regression偏移量，然后计算出proposals；而Roi Pooling层则利用proposals从feature maps中提取proposal feature送入后续全连接和softmax网络作classification（即分类proposal到底是什么object）。
path:${py-faster-rcnn-root}/models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt
图2 faster_rcnn_test.pt网络结构（放大网页看大图）
1 Conv layers