Faster RCNN：区域生成网络的革命性突破
Faster RCNN以革命性的速度和准确度，引领了object detection的前沿。它的核心在于RPN（Region Proposal Network），一个基于滑动窗口的无类别检测器，它能在任意尺度的图像上生成精准的矩形候选区域，显著提升检测效率。
构造基石：Faster RCNN架构
首先，通过一系列卷积层（Conv layers）提取图像特征，这些层共享在RPN和全连接层中，确保了信息的高效传递。RPN的关键组件是其双线程设计：一边通过softmax分类，为每个候选区域确定其类别，另一边进行精确的bbox regression，调整矩形框的边界位置。接着，RoI Pooling（区域提议池化）模块收集并标准化这些候选框的特征，进行更深入的类别判定与位置校准。
RPN的精密细节
RPN采用全卷积网络，其3x3的卷积核加上ReLU激活，分别用于分类和精确的bbox预测。VGG16模型中的13个卷积层和13个ReLU激活层，配合4个池化层，为RPN提供了强大的基础。预设的anchors（初始检测框）根据图像尺寸灵活调整，RPN在conv5层特征图上生成不同大小和长宽比的9种anchor，然后通过精确的bbox regression进行微调。
Conv Layers的力量
1x1的卷积层在Conv Layers中扮演着至关重要的角色，它们不仅连接各通道，还在RPN中实现了分类和偏移量预测。以VGG16为例，每个点的特征维度为256（ZF模型）或512（VGG），这些信息在训练时通过随机抽样优化，以提高模型的泛化能力。
RPN的智能策略
RPN在原图尺度上密集设置Anchor，通过CNN区分目标（positive）与非目标（negative），这是一个基于每个像素点的二分类任务。通过NMS（非极大值抑制）技术，约选出2000个经过筛选的box，再进一步挑选出如300个最具潜力的proposals，供Fast-RCNN处理。
训练过程的精心设计
训练阶段分为两步：首先训练RPN，利用IoU在0.3-0.7的负样本anchor，通过softmax或sigmoid进行分类，并通过线性变换调整positive anchor的位置。然后，利用这些proposals训练Fast RCNN，实现对象识别和精确位置调整。整个过程在预训练模型基础上，通过分阶段训练，高效地实现了端到端的object detection。
关键环节包括：
深入理解Faster RCNN，从GitHub上的作者rbgirshick的py-faster-rcnn库开始，那里有详尽的实现细节和常见问题解答，包括如何处理Anchor负数坐标、网络结构与anchor的对应关系，以及ROI Pooling的处理策略等。