py-faster-rcnn源码解读系列（五）——stage1_rpn_train.pt

这部分主要介绍了通过Alternating Optimization是如何训练RPN网络的，它是怎么样的一个过程。算法过程如下图所示，M4模型是最终的输出。

在该训练过程中，主要分为两大主要的Stage——stage1和stage2。可以看到他的Prototxt文件命名也是通过划分这样两个stage来命名的。stage1包括步骤1-4，stage2包括步骤5-8。
本文主要展现了步骤2与步骤5是如何进行的，即训练RPN网络的过程。RPN网络是Faster R-CNN中最有魅力的部分，所以理解RPN网络的工作原理是十分有意义的。
本人根据stage1_rpn_train.pt文件中的定义，画了网络结构图如下：

首先是由RoIDataLayer生成的各个blob——data、imfo、gt_boxes，该层由python定义。在这里未对该函数进行详细解释的原因，读者只需记住，该函数输出的是什么就可以了。
data就是原始图像，在这里被缩放成了一个某一边长为600的图像。（我这里原始图像是320 x 240，被放大成600 x 800，这里将小边放大成600.如果有一边超过1000，那么就采取其他措施……细节不多说了）
im_info包括图像原始大小与缩放的比例
gt_boxes包括标注数据集的各个box的(xmin,ymin,xmax,ymax)

data被送入卷积网络，这个网络可以是ZF、VGG_16、VGG_CNN_M_1024等，如果全都画出来，网络结构将太过庞大，在此省略。
conv5输出的blob将被送入一个核为3x3的卷积层rpn_conv3x3，经过Relu层以后，分别被送入两个核为1x1的卷积层（这里之所以用两个卷积层而不用全连接层就是为了减小计算量）。rpn_cls_score有18个output，分别代表9个anchor点的前景与背景的可能值（anchor的概念可以参考http://blog.csdn.net/sunyiyou9/article/details/52264338），在320x240图像输入时，这里的H是36，w是61.也就是说它这里要对于每一个(H,W)位置点，都产生九个不同形状的anchor，在config中定义了一个feat_stride大小为16，你会发现这里的H x feat_stride以及W x feat_stride正好约等于rescale以后的每张图的大小。

那么小小的总结一下，rpn_cls_score就是不断地被训练成一个能够产生在H x W这样一个feature map上每一个位置点的9个anchor的每一个的（前景/背景）概率值，也就是一共9 x H x W个评分。后面被Reshape了一下，是为了blob维度格式的对齐。然后通过rpn_data产生的label进行训练，你可以简单的这么理解：计算每个anchor与ground-truth box的重合度，如果够大，就认为是前景（label=1），如果足够小，就认为是背景（label=0），不大不小就忽略。

接下来轮到rpn_bbox_pred。这个小伙儿呢就是不断地被训练成能生成9 x H x W个anchor上分别离最近的ground-truth box的四个偏移值——中心点x偏移了多少、中心点y偏移了多少、宽度（比例）差了多少、高度（比例）差了多少。它的训练过程需要理解AnchorTargetLayer是怎么提供参数的，在上一篇中http://blog.csdn.net/sunyiyou9/article/details/52264338已有介绍。这个rpn_bbox_target就是每个anchor与最近的ground-truth box的四个真实偏移值，inside_weight和outside_weight貌似都是1.

最后总结下，可以看到rpn主要工作机理是生成anchor，然后通过rpn_cls_score对其评估它到底是前景还是背景，再对anchor的具体位置再通过rpn_bbox_pred来细化精度估计。那么这里就能看出，rpn网络其实已经能够有效地对于物体的位置做一个大致的判断，只不过说不出这是哪个类，只能知道是背景还是前景，然后将其提交给fast rcnn网络进行细化判断。

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Q1：zf五层卷积后又加了一个3*3的卷积，我之前一直的理解 其实它就是又加了一层卷积层而已。 在意义上有什么特别的地方嘛？

A1：这张图把anchor的生成与卷积的过程，都描述进来了。事实上，卷积的过程与anchor的生成是独立进行的。作者是为了绘画方便，同时强调一个位置点（那个小蓝点）的概念，所以这样画。
仅仅理解成3x3卷积是没问题的，因为核的大小，其实代表着它考虑了多少范围内的特征带来的影响。如果设置成1，那么会相对于只考虑自身的位置的特征点，计算速度上快，毕竟参数小，所以在后面两层是1x1用于取代全连接层。如果卷积核设大了，则会影响运算速度，甚至过拟合，作者取3x3的核是经过严格的理论分析与实验的。
（仅代表个人理解，有误请指出！）