深度揭秘 Faster R-CNN (一)：RPN网络与Anchor机制的实现 源码解读

1. 引言：从R-CNN到Faster R-CNN的演进

目标检测是计算机视觉领域的基石任务之一，旨在识别图像中所有感兴趣目标的类别，并确定它们精确的位置。在深度学习时代，目标检测算法取得了飞速发展，其中以 R-CNN 系列为代表的“两阶段（Two-stage）”检测器，以其高精度一直占据着重要地位。

回顾历史，最初的 R-CNN (Regions with CNN features) 引入了区域建议（Region Proposal）的概念，利用选择性搜索（Selective Search）等传统方法生成数千个候选区域，然后对每个区域独立进行CNN特征提取和分类。这种方式效率低下，无法实现端到端训练。

接着，Fast R-CNN 解决了训练速度慢的问题，它先对整张图像进行CNN特征提取，然后通过 RoI Pooling 从特征图中提取每个候选区域的固定大小特征，大大减少了重复计算。但它依然依赖外部的区域建议算法，这限制了其整体性能。

而今天我们将深入探讨的 Faster R-CNN，正是为了解决这一痛点而诞生。它最大的创新在于引入了 区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），将区域建议的生成也纳入到深度学习框架中，实现了真正的端到端训练。

Faster R-CNN 整体架构概览：

图1：Faster R-CNN 整体架构示意图。本篇文章将重点解析 RPN 模块。

如上图所示，