faster rcnn中rpn层关于前景背景的处理方式

在经过4个下采样层获得feature map之后，这个featuremap会分别做两次卷积，一个卷积用于做前景背景的分类，另一个用于做boungding box的回归。前者的outfeature 数量为一个像素点对应anchor的数量，后者为前者数量*4（xywh）。
本文分析前者。

define bg/fg classifcation score layer

    self.nc_score_out = len(self.anchor_scales) * len(self.anchor_ratios) * 2 # 2(bg/fg) * 9 (anchors)
    self.RPN_cls_score = nn.Conv2d(512, self.nc_score_out, 1, 1, 0)

在forward函数中

return feature map after convrelu layer

    rpn_conv1 = F.relu(self.RPN_Conv(base_feat), inplace=True)

get rpn classification score

    rpn_cls_score = self.RPN_cls_score(rpn_conv1)

下面重点来了
rpn_keep = Variable(rpn_label.view(-1).ne(-1).nonzero().view(-1))
首先获得label中不是-1的索引。
rpn_cls_score = torch.index_select(rpn_cls_score.view(-1,2), 0, rpn_k