本文主要是介绍RPN（Region Proposal Network）区域生成网络，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
【对RPN的学习记录】
定义：
Region Proposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络。RPN第一次提出是在Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文中，用于目标检测。它是一个完全卷积的网络，它可以同时预测每个位置上的对象界限和对象分数。后来由SiamRPN开始应用于目标追踪。
RPN的网络架构：
工作原理：
首先，对输入图的特征图经过滑动窗口（sliding window）操作，或者说是进行一次3 x3的卷积操作，得到256 x（H x W）的特征。然后，通过两次全连接得到2k个分类结果和4k个回归结果，k为锚框数量。 详细过程的理解参考RPN解析 、Faster R-CNN文章详细解读_Michael’s Blog-CSDN博客_faster r-cnn等博文。
损失函数：
这篇关于RPN（Region Proposal Network）区域生成网络的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
