图像有关的相关术语

特征金字塔

特征金字塔（Feature Pyramid Network，简称FPN）指由不同大小的特征图构成的层次模型，主要用于在目标检测中实现多尺度检测。大的特征图适合检测较小的目标，小的特征图适合检测大的目标

注意：特征图大小就是指特征图的像素大小

感受野

卷积神经网络输出特征图上的像素点，对应在原始图像上所能看到区域的大小称之为“感受野”，卷积层次越深、特征图越小，特征图上每个像素对应的感受野越大，语义信息表征能力越强，但是特征图的分辨率较低，几何细节信息表征能力较弱；特征图越大，特征图上每个像素对应的感受野越小，几何细节信息表征能力强，特征图分辨率较高，但语义表征能力较弱。为了同时获得较大特征图和较小特征图的优点，可以对特征图进行融合

特征融合

add：对小的特征图进行上采样，上采样至与大特征图相同大小，进行按元素相加
concat：按照指定的维度进行连接

RPN网络

RPN网络全称Region Proposal Network（区域提议网络），是专门用来从特征图生成候选区域的网络

流程步骤：

（1）输入：通过主干网卷积得到的特征图

（2）对于特征图上的每一个点（称之为anchor point，锚点）,生成具有不同 尺度 和 宽高比 的锚点框，这个锚点框的坐标(x,y,w,h)是在原图上的坐标

（3）然后将这些锚点框输入到两个网络层中去，一个（rpn_cls_score ）用来分类，即这个锚点框里面的特征图是否属于前景；另外一个（rpn_bbox_pred）输出四个位置坐标（相对于真实物体框的偏移）

（4）将锚点框与Ground Truth中的标签框进行 IoU 对比，如果其 IoU 高于某个阈值，则该锚点框标定为前景框，否则属于背景框；对于前景框，还要计算其与真实标签框的4个位置偏移；将这个标注好的锚点框（带有 前背景类别 和 位置偏移 标注）与3中卷积网络层的两个输出进行loss比较(类别：CrossEntrpy loss 和 位置回归：smooth L1 loss)，从而学习到如何提取前景框

（5）学习到如何提取前景框后，就根据 rpn_cls_score 层的输出概率值确定前景框；位置偏移值则被整合到锚点框的坐标中以得到实际的框的坐标；这样子就得到了前景框，起到了selective search的作用。RPN生成的proposal就称为 Region of Interest.由于他们具有不同的尺度和长度，因此需要通过一个 ROI pooling层获得统一的大小

锚点

Anchors（锚点）指由一组矩阵，每个矩阵对应不同的检测尺度大小。如下矩阵：

[[ -84.  -40.  99.  55.]
 [-176.  -88. 191. 103.]
 [-360. -184. 375. 199.]
 [ -56.  -56.  71.  71.]
 [-120. -120. 135. 135.]
 [-248. -248. 263. 263.]
 [ -36.  -80.  51.  95.]
 [ -80. -168.  95. 183.]
 [-168. -344. 183. 359.]]

其中每行4个值(x1,y1,x2,y2)，对应矩形框左上角、右下角相对于中心点的偏移量。9个矩形共有三种形状，即1:1, 1:2, 2:1，即进行多尺度检测。

例如，一张800600的原始图片，经过VGG下采样后(生成特征矩阵)16倍大小，大小变为5038，每个点设置9个anchor，则总数为：

ceil(800 / 16) * ceil(600 / 16) * 9 = 50 * 38 * 9 = 17100

bounding box

Ground truth是真实标注框，也就是人工标注，一般被看作“真值”Bounding box一般认为是网络最终预测的结果