faster-rcnn 结构杂谈
参考博客:::https://www.cnblogs.com/longriyao/p/5832274.html
http://www.cnblogs.com/chaofn/p/9310912.html
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80303040
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80303812
https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53053381
非常好：https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/80478597
rcnn fast-rcnn faster-rcnn资料
---恢复内容开始---
框架：https://github.com/rbgirshick
论文：链接: https://pan.baidu.com/s/1jIoChxG 密码: ubgm
faster rcnn：
C++ 实现：
https://github.com/YihangLou/FasterRCNN-Encapsulation-Cplusplus
http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5493344.html
http://blog.csdn.net/xyy19920105/article/details/50440957
http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5485955.html
使用讲解
http://www.cnblogs.com/CarryPotMan/p/5390336.html
画图：
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
工具：
https://github.com/tzutalin/labelImg
http://nbviewer.jupyter.org/github/ouxinyu/ouxinyu.github.io/blob/master/MyCodes/Default.ipynb
faster-rcnn结构图： （只截取了最难理解的部分）
这个网络看似很复杂，但是理解了其中关键的层，就基本可以掌握这个结构了。要看源码！！要看源码！！要看源码 ！！重要的事情说三遍。
关键的层：
数据输入层：#表示模块存放的路径 faster-rcnn/lib/roi_data_layer/layer.py
layer {
name: 'input-data'
type: 'Python'
top: 'data'
top: 'im_info'
top: 'gt_boxes'
python_param {
module: 'roi_data_layer.layer' #表示模块存放的路径 faster-rcnn/lib/roi_data_layer/layer.py
layer: 'RoIDataLayer'
param_str: "'num_classes': 81"
}
}
这层好像什么都做，将数据直接复制到下一层
rpn-data层：文件存放位置 faster-rcnn/lib/rpn/anchor_target_layer.py
layer {
name: 'rpn-data'
type: 'Python'
bottom: 'rpn_cls_score'
bottom: 'gt_boxes'
bottom: 'im_info'
bottom: 'data'
top: 'rpn_labels'
top: 'rpn_bbox_targets'
top: 'rpn_bbox_inside_weights'
top: 'rpn_bbox_outside_weights'
python_param {
module: 'rpn.anchor_target_layer' #文件存放位置 faster-rcnn/lib/rpn/anchor_target_layer.py
layer: 'AnchorTargetLayer'
param_str: "'feat_stride': 16 \n'scales': !!python/tuple [4, 8, 16, 32]"
}
}
这一层很重要:
生成 anchor
处理 gt_boxes等其他工作 具体没仔细看
proposal层：#文件存放路径 faster-rcnn/rpn/proposal_layer.py
layer {
name: 'proposal'
type: 'Python'
bottom: 'rpn_cls_prob_reshape'
bottom: 'rpn_bbox_pred'
bottom: 'im_info'
top: 'rpn_rois'
python_param {
module: 'rpn.proposal_layer'
layer: 'ProposalLayer'
param_str: "'feat_stride': 16 \n'scales': !!python/tuple [4, 8, 16, 32]"
}
}
这层应该就是生成proposal了
rpn_loss_bbox层：文件存放位置比较特殊：
这个是使用c++代码实现的
头文件：/faster-rcnn/caffe-faster-rcnn/include/caffe/fast_rcnn_layers.hpp
实现： faster-rcnn/caffe-faster-rcnn/src/caffe/smooth_L1_loss_layer.cpp smooth_L1_loss_layer.cu
layer {
name: "rpn_loss_bbox"
type: "SmoothL1Loss"
bottom: "rpn_bbox_pred"
bottom: "rpn_bbox_targets"
bottom: 'rpn_bbox_inside_weights'
bottom: 'rpn_bbox_outside_weights'
top: "rpn_loss_bbox"
loss_weight: 1
smooth_l1_loss_param { sigma: 3.0 }
}
最近开始学习深度学习，看了下Faster RCNN的代码，在学习的过程中也查阅了很多其他人写的博客，得到了很大的帮助，所以也打算把自己一些粗浅的理解记录下来，一是记录下自己的菜鸟学习之路，方便自己过后查阅，二来可以回馈网络。目前编程能力有限，且是第一次写博客，中间可能会有一些错误。
目录
目录
第一步准备
第二步Stage 1 RPN init from ImageNet model
在config参数的基础上改动参数以适合当前任务主要有
初始化化caffe
准备roidb和imdb
设置输出路径output_dir get_output_dirimdb函数在config中用来保存中间生成的caffemodule等
正式开始训练
保存最后得到的权重参数
第三步Stage 1 RPN generate proposals
关注rpn_generate函数
保存得到的proposal文件
第四步Stage 1 Fast R-CNN using RPN proposals init from ImageNet model
第五步Stage 2 RPN init from stage 1 Fast R-CNN model
第六步Stage 2 RPN generate proposals
第七步Stage 2 Fast R-CNN init from stage 2 RPN R-CNN model
第八步输出最后模型
AnchorTargetLayer和ProposalLayer
代码文件夹说明
tools
RPN
nms
参考
原文地址
第一步，准备
从train_faster_rcnn_alt_opt.py入：
初始化参数：args = parse_args() 采用的是Python的argparse
主要有–net_name，–gpu，–cfg等（在cfg中只是修改了几个参数，其他大部分参数在congig.py中，涉及到训练整个网络）。
cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用config中的函数cfg_from_file来读取前面cfg文件中的参数，同时调用_merge_a_into_b函数把所有的参数整合，其中__C = edict() cfg = __C cfg是一个词典（edict）数据结构。
faster rcnn采用的是多进程，mp_queue是进程间用于通讯的数据结构
import multiprocessing as mp
mp_queue = mp.Queue()
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同时solvers, max_iters, rpn_test_prototxt = get_solvers(args.net_name)得到solver参数
接下来便进入了训练的各个阶段。
第二步，Stage 1 RPN, init from ImageNet model
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage1'
mp_kwargs = dict(
queue=mp_queue,
imdb_name=args.imdb_name,
init_model=args.pretrained_model,
solver=solvers[0],
max_iters=max_iters[0],
cfg=cfg)
p = mp.Process(target=train_rpn, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
rpn_stage1_out = mp_queue.get()
p.join()
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可以看到第一个步骤是用ImageNet的模型M0来Finetuning RPN网络得到模型M1。以训练为例，这里的args参数都在脚本 experiments/scrips/faster_rcnn_alt_opt.sh中找到。主要关注train_rpn函数。
对于train_rpn函数，主要分一下几步：
1.在config参数的基础上改动参数，以适合当前任务，主要有
cfg.TRAIN.HAS_RPN = True
cfg.TRAIN.BBOX_REG = False # applies only to Fast R-CNN bbox regression
cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD = 'gt'
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这里，关注proposal method 使用的是gt，后面会使用到gt_roidb函数，重要。
2. 初始化化caffe
3. 准备roidb和imdb
主要涉及到的函数get_roidb
在get_roidb函数中调用factory中的get_imdb根据__sets[name]中的key（一个lambda表达式）转到pascol_voc类。class pascal_voc（imdb）在初始化自己的时候，先调用父类的初始化方法，例如：
{
year:’2007’
image _set:’trainval’
devkit _path:’data/VOCdevkit2007’
data _path:’data /VOCdevkit2007/VOC2007’
classes:(…)_如果想要训练自己的数据，需要修改这里_
class _to _ind:{…} _一个将类名转换成下标的字典 _ 建立索引0,1,2....
image _ext:’.jpg’
image _index: [‘000001’,’000003’,……]_根据trainval.txt获取到的image索引_
roidb _handler: <Method gt_roidb >
salt: <Object uuid >
comp _id:’comp4’
config:{…}
}
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注意，在这里，并没有读入任何数据，只是建立了图片的索引。
imdb.set_proposal_method(cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD)
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设置proposal方法，接上面，设置为gt，这里只是设置了生成的方法，第一次调用发生在下一句，roidb = get_training_roidb(imdb) –> append_flipped_images()时的这行代码：“boxes = self.roidb[i][‘boxes’].copy()”，其中get_training_roidb位于train.py，主要实现图片的水平翻转，并添加回去。实际是该函数调用了imdb. append_flipped_images也就是在这个函数，调用了pascal_voc中的gt_roidb，转而调用了同一个文件中的_load_pascal_annotation，该函数根据图片的索引，到Annotations这个文件夹下去找相应的xml标注数据，然后加载所有的bounding box对象，xml的解析到此结束，接下来是roidb中的几个类成员的赋值：
boxes 一个二维数组，每一行存储 xmin ymin xmax ymax
gt _classes存储了每个box所对应的类索引(类数组在初始化函数中声明)
gt _overlap是一个二维数组，共有num _classes(即类的个数)行，每一行对应的box的类索引处值为1，其余皆为0，后来被转成了稀疏矩阵
seg _areas存储着某个box的面积
flipped 为false 代表该图片还未被翻转(后来在train.py里会将翻转的图片加进去，用该变量用于区分
最后将这些成员变量组装成roidb返回。
在get_training_roidb函数中还调用了roidb中的prepare_roidb函数，这个函数就是用来准备imdb 的roidb，给roidb中的字典添加一些属性，比如image(图像的索引)，width，height，通过前面的gt _overla属性，得到max_classes和max_overlaps.
至此，
return roidb，imdb
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4. 设置输出路径，output_dir = get_output_dir(imdb)，函数在config中，用来保存中间生成的caffemodule等
5.正式开始训练
model_paths = train_net(solver, roidb, output_dir,
pretrained_model=init_model,
max_iters=max_iters)
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调用train中的train_net函数，其中，首先filter_roidb，判断roidb中的每个entry是否合理，合理定义为至少有一个前景box或背景box，roidb全是groudtruth时，因为box与对应的类的重合度(overlaps)显然为1，也就是说roidb起码要有一个标记类。如果roidb包含了一些proposal，overlaps在[BG_THRESH_LO, BG_THRESH_HI]之间的都将被认为是背景，大于FG_THRESH才被认为是前景，roidb 至少要有一个前景或背景，否则将被过滤掉。将没用的roidb过滤掉以后，返回的就是filtered_roidb。在train文件中，需要关注的是SolverWrapper类。详细见train.py，在这个类里面，引入了caffe SGDSlover，最后一句self.solver.net.layers[0].set_roidb(roidb)将roidb设置进layer(0)(在这里就是ROILayer)调用ayer.py中的set_roidb方法，为layer(0)设置roidb，同时打乱顺序。最后train_model。在这里，就需要去实例化每个层，在这个阶段，首先就会实现ROIlayer，详细参考layer中的setup，在训练时roilayer的forward函数，在第一个层，只需要进行数据拷贝，在不同的阶段根据prototxt文件定义的网络结构拷贝数据，blobs = self._get_next_minibatch()这个函数读取图片数据（调用get_minibatch函数，这个函数在minibatch中，主要作用是为faster rcnn做实际的数据准备，在读取数据的时候，分出了boxes，gt_boxes,im_info（宽高缩放）等）。
第一个层，对于stage1_rpn_train.pt文件中，该layer只有3个top blob：’data’、’im_info’、’gt_boxes’。
对于stage1_fast_rcnn_train.pt文件中，该layer有6个top blob：top: ‘data’、’rois’、’labels’、’bbox_targets’、’bbox_inside_weights’、’bbox_outside_weights’，这些数据准备都在minibatch中。至此后数据便在caffe中流动了，直到训练结束。
画出网络的结构 这里只截取了一部分：
这里写图片描述
值得注意的是在rpn-data层使用的是AnchorTargetLayer，该层使用python实现的，往后再介绍。
6.保存最后得到的权重参数
rpn_stage1_out = mp_queue.get()
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至此，第一阶段完成，在后面的任务开始时，如果有需要，会在这个输出的地址找这一阶段得到的权重文件。
第三步，Stage 1 RPN, generate proposals
这一步就是调用上一步训练得到的模型M1来生成proposal P1，在这一步只产生proposal，参数：
mp_kwargs = dict(
queue=mp_queue,
imdb_name=args.imdb_name,
rpn_model_path=str(rpn_stage1_out['model_path']),
cfg=cfg,
rpn_test_prototxt=rpn_test_prototxt)
p = mp.Process(target=rpn_generate, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
rpn_stage1_out['proposal_path'] = mp_queue.get()['proposal_path']
p.join()
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1.关注rpn_generate函数
前面和上面讲到的train_rpn基本相同，从rpn_proposals = imdb_proposals(rpn_net, imdb)开始，imdb_proposals函数在rpn.generate.py文件中,rpn_proposals是一个列表的列表，每个子列表。对于imdb_proposals，使用im = cv2.imread(imdb.image_path_at(i))读入图片数据，调用 im_proposals生成单张图片的rpn proposals，以及得分。这里，im_proposals函数会调用网络的forward，从而得到想要的boxes和scores，这里需要好好理解blobs_out = net.forward(data,im_info)中net forward和layer forward间的调用关系。
这里写图片描述
在这里，也会有proposal，同样会使用python实现的ProposalLayer，这个函数也在rpn文件夹内，后面再补充。
boxes = blobs_out['rois'][:, 1:].copy() / scale
scores = blobs_out['scores'].copy()
return boxes, scores
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至此，得到imdb proposal
2.保存得到的proposal文件
queue.put({'proposal_path': rpn_proposals_path})
rpn_stage1_out['proposal_path'] = mp_queue.get()['proposal_path']
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至此，Stage 1 RPN, generate proposals结束
第四步，Stage 1 Fast R-CNN using RPN proposals, init from ImageNet model
参数：
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage1'
mp_kwargs = dict(
queue=mp_queue,
imdb_name=args.imdb_name,
init_model=args.pretrained_model,
solver=solvers[1],
max_iters=max_iters[1],
cfg=cfg,
rpn_file=rpn_stage1_out['proposal_path'])
p = mp.Process(target=train_fast_rcnn, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
fast_rcnn_stage1_out = mp_queue.get()
p.join()
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这一步，用上一步生成的proposal，以及imagenet模型M0来训练fast-rcnn模型M2。
关注train_fast_rcnn
同样地，会设置参数，这里注意cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD = ‘rpn’ 不同于前面，后面调用的将是rpn_roidb。cfg.TRAIN.IMS_PER_BATCH = 2，每个mini-batch包含两张图片，以及它们proposal的roi区域。且在这一步是有rpn_file的（后面和rpn_roidb函数使用有关）。其他的和前面差不多。提一下，这里在train_net的时候，会调用add_bbox_regression_targets位于roidb中，主要是添加bbox回归目标，即添加roidb的‘bbox_targets’属性，同时根据cfg中的参数设定，求取bbox_targets的mean和std，因为需要训练class-specific regressors在这里就会涉及到bbox_overlaps函数，放在util.bbox中。
要注意的是在这一步get_roidb时，如前所说，使用的是rpn_roidb，会调用imdb. create_roidb_from_box_list该方法功能是从box_list中读取每张图的boxes，而这个box_list就是从上一步保存的proposal文件中读取出来的，然后做一定的处理，详细见代码，重点是在最后会返回roidb，rpn_roidb中的gt_overlaps是rpn_file中的box与gt_roidb中box的gt_overlaps等计算IoU等处理后得到的，而不像gt_roidb()方法生成的gt_roidb中的gt_overlaps全部为1.0。同时使用了imdb.merge_roidb，类imdb的静态方法【这里不太懂，需要再学习下】，把rpn_roidb和gt_roidb归并为一个roidb，在这里，需要具体去了解合并的基本原理。
这里写图片描述
第五步，Stage 2 RPN, init from stage 1 Fast R-CNN model
参数：
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage2'
mp_kwargs = dict(
queue=mp_queue,
imdb_name=args.imdb_name,
init_model=str(fast_rcnn_stage1_out['model_path']),
solver=solvers[2],
max_iters=max_iters[2],
cfg=cfg)
p = mp.Process(target=train_rpn, kwargs=mp_kwargs)
rpn_stage2_out = mp_queue.get()
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这部分就是利用模型M2练rpn网络，这一次与stage1的rpn网络不通，这一次conv层的参数都是不动的，只做前向计算，训练得到模型M3，这属于微调了rpn网络。
这里写图片描述
第六步，Stage 2 RPN, generate proposals
参数：
mp_kwargs = dict(
queue=mp_queue,
imdb_name=args.imdb_name,
rpn_model_path=str(rpn_stage2_out['model_path']),
cfg=cfg,
rpn_test_prototxt=rpn_test_prototxt)
p = mp.Process(target=rpn_generate, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
rpn_stage2_out['proposal_path'] = mp_queue.get()['proposal_path']
p.join()
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这一步，基于上一步得到的M3模型，产生proposal P2，网络结构和前面产生proposal P1的一样。
这里写图片描述
第七步，Stage 2 Fast R-CNN, init from stage 2 RPN R-CNN model
参数：
cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage2'
mp_kwargs = dict(
queue=mp_queue,
imdb_name=args.imdb_name,
init_model=str(rpn_stage2_out['model_path']),
solver=solvers[3],
max_iters=max_iters[3],
cfg=cfg,
rpn_file=rpn_stage2_out['proposal_path'])
p = mp.Process(target=train_fast_rcnn, kwargs=mp_kwargs)
p.start()
fast_rcnn_stage2_out = mp_queue.get()
p.join()
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这一步基于模型M3和P2训练fast rcnn得到最终模型M4，这一步，conv层和rpn都是参数固定，只是训练了rcnn层（也就是全连接层），与stage1不同，stage1只是固定了rpn层，其他层还是有训练。模型结构与stage1相同：
这里写图片描述
第八步，输出最后模型
final_path = os.path.join(
os.path.dirname(fast_rcnn_stage2_out['model_path']),
args.net_name + '_faster_rcnn_final.caffemodel')
print 'cp {} -> {}'.format(
fast_rcnn_stage2_out['model_path'], final_path)
shutil.copy(fast_rcnn_stage2_out['model_path'], final_path)
print 'Final model: {}'.format(final_path)
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只是对上一步模型输出的一个拷贝。
至此，整个faster-rcnn的训练过程就结束了。
AnchorTargetLayer和ProposalLayer
前面说过还有这两个层没有说明，一个是anchortarget layer一个是proposal layer，下面逐一简要分析。
class AnchorTargetLayer(caffe.Layer)
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首先是读取参数，在prototxt，实际上只读取了param_str: “‘feat_stride’: 16”，这是个很重要的参数，目前我的理解是滑块滑动的大小，对于识别物体的大小很有用，比如小物体的识别，需要把这个参数减小等。
首先 setup部分，
anchor_scales = layer_params.get('scales', (8, 16, 32))
self._anchors = generate_anchors(scales=np.array(anchor_scales))
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调用generate_anchors方法生成最初始的9个anchor该函数位于generate_anchors.py 主要功能是生成多尺度，多宽高比的anchors，8,16,32其实就是scales:[2^3 2^4 2^5]，base_size为16，具体是怎么实现的可以查阅源代码。_ratio_enum()部分生成三种宽高比 1:2,1:1,2:1的anchor如下图所示：（以下参考 另外一篇博客）
这里写图片描述
_scale_enum()部分，生成三种尺寸的anchor，以_ratio_enum()部分生成的anchor[0 0 15 15]为例，扩展了三种尺度 128*128,256*256,512*512，如下图所示：
这里写图片描述
另外一个函数就是forward()。
在faster rcnn中会根据不同图的输入，得到不同的feature map，height, width = bottom[0].data.shape[-2:]首先得到conv5的高宽，以及gt box gt_boxes = bottom[1].data，图片信息im_info = bottom[2].data[0, :]，然后计算偏移量，shift_x = np.arange(0, width) * self._feat_stride，在这里，你会发现，例如你得到的fm是H=61，W=36，然后你乘以16，得到的图形大概就是1000*600，其实这个16大概就是网络的缩放比例。接下来就是生成anchor，以及对anchor做一定的筛选，详见代码。
另外一个需要理解的就是proposal layer，这个只是在测试的时候用，许多东西和AnchorTargetLayer类似，不详细介绍，可以查看代码。主要看看forward函数，函数算法介绍在注释部分写的很详细：
# Algorithm:
# for each (H, W) location i
# generate A anchor boxes centered on cell i
# apply predicted bbox deltas at cell i to each of the A anchors
# clip predicted boxes to image
# remove predicted boxes with either height or width < threshold
# sort all (proposal, score) pairs by score from highest to lowest
# take top pre_nms_topN proposals before NMS
# apply NMS with threshold 0.7 to remaining proposals
# take after_nms_topN proposals after NMS
# return the top proposals (-> RoIs top, scores top)
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在这个函数中会引用NMS方法。
代码文件夹说明
转载出处：另外一篇博客
tools
在tools文件夹中，是我们直接调用的最外层的封装文件。其中主要包含的文件为：
_init_paths.py :用来初始化路径的，也就是之后的路径会join（path，*）
compress_net.py：用来压缩参数的，使用了SVD来进行压缩，这里可以发现，作者对于fc6层和fc7层进行了压缩，也就是两个全连接层。
demo.py ：通常，我们会直接调用这个函数，如果要测试自己的模型和数据，这里需要修改。这里调用了fast_rcnn中的test、config、nums_wrapper函数。vis_detections用来做检测，parse_args用来进行参数设置，以及damo和主函数。
eval_recall.py：评估函数
reval.py：re-evaluate，这里调用了fast_rcnn以及dataset中的函数。其中，from_mats函数和from_dets函数分别loadmat文件和pkl文件。
rpn_genetate.py：这个函数调用了rpn中的genetate函数，之后我们会对rpn层做具体的介绍。这里，主要是一个封装调用的过程，我们在这里调用配置的参数、设置rpn的test参数，以及输入输出等操作。
test_net.py：测试fast rcnn网络。主要就是一些参数配置。
train_faster_rcnn_alt_opt.py：训练faster rcnn网络使用交替的训练，这里就是根据faster rcnn文章中的具体实现。可以在主函数中看到，其包括的步骤为：
RPN 1，使用imagenet model进行初始化参数，生成proposal，这里存储在mp_kwargs
fast rcnn 1，使用 imagenet model 进行初始化参数，使用刚刚生成的proposal进行fast rcnn的训练
RPN 2使用 fast rcnn 中的参数进行初始化（这里要注意哦），并生成proposal
fast rcnn 2，使用RPN 2 中的 model进行初始化参数
值得注意的是：在我们训练时，我们可以在get_solvers中的max_iters中设置迭代次数，在不确定网络是否可以调通时，减少迭代次数可以减少测试时间。
我们在训练faster rcnn网络时，就是调用这个文件训练的
train_net.py：使用fast rcnn，训练自己数据集的网络模型
train_svms.py：使用最原始的RCNN网络训练post-hoc SVMs
RPN
这里我们主要看lib/rpn文件夹下的代码。这里主要介绍了rpn的模型，其中，包含的主要文件如下：
generate_anchors.py: 生成多尺度和多比例的锚点。这里由generate_anthors函数主要完成，可以看到，使用了 3 个尺度( 128, 256, and 512)以及 3 个比例(1:1,1:2,2:1)。一个锚点由w, h, x_ctr, y_ctr固定，也就是宽、高、x center和y center固定。
proposal_layer.py:这个函数是用来将RPN的输出转变为object proposals的。作者新增了ProposalLayer类，这个类中，重新了set_up和forward函数，其中forward实现了：生成锚点box、对于每个锚点提供box的参数细节、将预测框切成图像、删除宽、高小于阈值的框、将所有的(proposal, score) 对排序、获取 pre_nms_topN proposals、获取NMS 、获取 after_nms_topN proposals。（注：NMS，nonmaximum suppression，非极大值抑制）
anchor_target_layer.py:生成每个锚点的训练目标和标签，将其分类为1 (object), 0 (not object) ， -1 (ignore).当label>0，也就是有object时，将会进行box的回归。其中，forward函数功能：在每一个cell中，生成9个锚点，提供这9个锚点的细节信息，过滤掉超过图像的锚点，测量同GT的overlap。
proposal_target_layer.py:对于每一个object proposal 生成训练的目标和标签，分类标签从0-k，对于标签>0的box进行回归。（注意，同anchor_target_layer.py不同，两者一个是生成anchor，一个是生成proposal）
generate.py:使用一个rpn生成object proposals。
作者就是通过以上这些文件生成rpn的。
nms
lib/nms文件夹下是非极大值抑制，这部分大家应该已经非常熟悉了，其Python版本的核心函数为py_cpu_nms.py，具体实现以及注释如下：
def py_cpu_nms(dets, thresh):
"""Pure Python NMS baseline."""
#x1、y1、x2、y2、以及score赋值
x1 = dets[:, 0]
y1 = dets[:, 1]
x2 = dets[:, 2]
y2 = dets[:, 3]
scores = dets[:, 4]
#每一个op的面积
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
#order是按照score排序的
order = scores.argsort()[::-1]
keep = []
while order.size > 0:
i = order[0]
keep.append(i)
xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
#计算相交的面积
w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
inter = w * h
#计算：重叠面积/（面积1+面积2-重叠面积）
ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
inds = np.where(ovr <= thresh)[0]
order = order[inds + 1]
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参考
在这里，没有贴出代码的注释，只是梳理了下Faster RCNN训练的流程，因为代码的注释网络上已经有很多，需要看代码的注释可以参考下面几个博客，我看代码的时候也有参考：
[1] http://www.cnblogs.com/CarryPotMan/p/5390336.html
[2] http://blog.csdn.net/u010668907/article/category/6237110
[3] http://blog.csdn.net/sunyiyou9/article/category/6269359
[4] http://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694
原文地址：
http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53053381
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作者：FelixFuu
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53053381
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如上图所示，（im_info = [M , N , scale_factor]），说一下它的前向传播流程：
（1）一般对于输入的图像，P*Q的原图先统一缩放为M*N，并且在前面的特征提取层（也可称“共享卷积层”）中，由于stride = 1 , pad = 1 , kernel size = 3 * 3，所以卷积前后图像大小不变，只有四个Pool层起到了作用，因此原始图像经过提取层后的feature map大小为（M / 16）* (N /16)，这样做也是为了使原始图像到feature map的缩放系数为整数从而使得feature map上的每个特征点和M*N的原始图像的区域坐标更方便地实现一一映射关系，这对后面生成proposal会有帮助；
（2）RPN结构中第一个层是一个3*3的卷积层，它作用在经过特征提取层后的feature map上，我觉得这个3*3的卷积作用是为了增加目标附近区域的语义理解；然后再经过两条支路，每条都首先经过一个1*1的卷积。先看上面一条，这条的作用是对“foreground”和"background"进行二分类，所以经过1*1之后的深度为18（9*2，对应每个点生成9个anchors和每个anchor两个类别），再看下面一条，也是经过一个1*1的卷积，深度为36（9*4）进行矩形框回归，然后这两条支路汇合，首先去除掉background类别，然后对于剩下的forground类别，利用im_info先将anchors放大到M*N的原始图像上，这些放大后在原始图像上的区域就是一开始的proposals，数量很多所以我们还要进行两次筛选：第一次，判断这些proposals是否大范围超出图像边界，剔除严重超出边界的；第二次，对剩下的proposals进行nms，然后对nms后的proposals根据cls scores进行排序，选取top-N个作为最终的proposals（一般在600个左右），其实到这里检测任务差不多就完成了，但作者后面还加另一步，相当于一个refine；
（3）之后就涉及到ROI Pooling层了，由于RPN输出的proposals对应的M*N的输入图像，所以我们先通过im_info中的scale_factor将其映射到特征提取层的feature map上，但由于后面需要经过全连接层，而这里每个proposals映射到feature map上的大小均不同，所以我们使用了ROI Pooling层将这些proposals映射后的大小固定（7*7或者6*6，好像论文和实现里稍微有点不同，看代码就知道了），然后这块固定的区域再经过全连接层进行分类和坐标框回归；
关于如何训练，参考这个：https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7142463.html
补充：
（1）bounding box regression:
