anchor： anchor我理解为proposal的前身。sliding window处理feature map时，根据scale和aspect ratio产生anchor。对于H * W的feature map, scale和aspect ratio等于3，则共有9HW个anchor。anchor经过映射和FCs处理后产生最终的proposal。
目录
1. Positive / negative excample规则
Intruduction
目前目标检测的主要问题是：寻找Region proposal耗费了大量时间。Region Proposal Network (RPN)与目标检测网络共享entire feature map。通过测试时共享卷积，计算proposal的边际成本可以忽略不计（10ms/image）
在共享conv特征的顶端，通过增加两个额外的conv 层建立了RPNs：其中一个将conv map position编码为一个简短的特征向量；另一个输出目标分数和k个region proposals的regress box（包含两个变量：various scales\aspect ratios）。
与fast r-cnn相似，包含预训练。fine-tuning时交替训练region proposal和目标检测，收敛快。
Region Proposal Networks
RPN将一张图片作为输入，输出一系列矩形框和对应objectness score。
在最后一个输出conv feature map的共享conv层上移动一个小的n x n spatial window（sliding window，本文使用n = 3）。每一个sliding windows输出一个更低维度的向量。这个向量输入到两个全连接层：box-regression层和box-classification层。
全连接层对所有spatial locations都是共享的。
Translation-Invariant Anchors
对每一个sliding-window，同时预测k个region proposals，reg层输出4k个参数（中心点坐标和高、宽），cls层输出2k个分数（每个proposal它是目标/不是目标的概率）。k个proposal和k个reference box相关，reference box又被称为anchor。Anchor在sliding window的中间，并且含有scale和aspect ratio两个参数。
使用3个scale和aspect ratio参数，对每个sliding windows共有k = 9个anchors。对一个W x H的conv feature map，总共则有WHk个anchors。Anchors具有平移不变性。
Region Proposal的loss function
1. Positive / negative excample规则
- Positive example：（1）和某个ground-truth box有最高的IoU的anchor；（2）和任一一个ground-truth box的IoU超过0.7的anchor。
- Negative example：和所有ground-truth的IoU小于0.3
- 其余样本不用于训练。
2. loss function
- i是anchor在mini-batch中的索引
- pi是anchor是object的可能性
- if anchor是positive的，pi*=1；anchor是negative，pi*-0
- ti是预测bbox的4个参数化坐标的向量
- ti*是和positive anchor相关的ground-truth box的坐标向量
- Lcls是object/non-object两类的的log loss
- R()与Fast R-CNN相同
- x, y, w, h是box的中心点坐标和宽、高
- x, xa, x*是predicted box, anchor box, ground-truth box
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458