fasterrcnn中这三层是单独生成的层,也是复现最复杂的层anchor_target_layer作用:从众多的anchor中选取出正负样本供rpn网络学习(实际上就是把anchor和gt进行配对,配对后将这一对送给loss进行训练).　　　　　　　　　注意的点:从众多的anchor中随机选取128个正样本(iou&...

 这是rpn网络train阶段的网络结构图rpn_conv1之前的网络是特征提取层，也是和fastrcnn共享的层。rpn_conv1是一层1*1的卷积，这一层是单独为rpn网络多提取一层特征，这一层之后就接两个输出channel层不同的1*1的卷积（即分别进行score的预测和坐标补偿值的预测），这样保证f...