anchors是一組大小固定的參考視窗：三種尺度×三種長寬比，如下圖所示，表示rpn網路中對特徵圖滑窗時每個滑窗位置所對應的原圖區域中9種可能的大小，相當於模板，對任意影象任意滑窗位置都是這9中模板。
繼而根據影象大小計算滑窗中心點對應原圖區域的中心點，通過中心點和size就可以得到滑窗位置和原圖位置的對映關係，由此原圖位置並根據與ground truth重複率貼上正負標籤，讓rpn學習該anchors是否有物體即可。
2、rpn網路
rpn網路前面的5層借用的是zf網路，這個網路的結構圖我截個圖放在下面，並分析下為什麼是這樣子的；
1、首先，輸入大小是 2242243（這個3是三個通道，也就是rgb三種）
2、然後第一層的卷積核維度是 773*96 （所以大家要認識到卷積核都是4維的，在caffe的矩陣計算中都是這麼實現的）；
3、所以conv1得到的結果是11011096 （這個110來自於 (224-7+pad)/2 +1 ，這個pad是我們常說的填充，也就是在的周圍補充畫素，這樣做的目的是為了能夠整除，除以2是因為2是圖中的stride， 這個計算方法在上面建議的文件中有說明與推導的）；
4、然後就是做一次池化，得到pool1， 池化的核的大小是33，所以池化後的維度是5555*96 （ (110-3+pad)/2 +1 =55 ）；
5、然後接著就是再一次卷積，這次的卷積核的維度是5596256 ，得到conv2：2626*256；
6、後面就是類似的過程了，我就不詳細一步步算了，要注意有些地方除法除不盡，作者是做了填充了，在caffe的prototxt檔案中，可以看到每一層的pad的大小；
7、最後作者取的是conv5的輸出，也就是1313256送給rpn網路的；
我們看看rpn部分的結構：
1、前面我們指出，這個conv feature map的維度是1313256的；
2、作者在文章中指出，sliding window的大小是33的，那麼如何得到這個256-d的向量呢？ 這個很簡單了，我們只需要乙個33256256這樣的乙個4維的卷積核，就可以將每乙個3*3的sliding window 卷積成乙個256維的向量；
這裡讀者要注意啊，作者這裡畫的示意圖 僅僅是 針對乙個sliding window的；在實際實現中，我們有很多個sliding window，所以得到的並不是一維的256-d向量，實際上還是乙個3維的矩陣資料結構；可能寫成for迴圈做sliding window大家會比較清楚，當用矩陣運算的時候，會稍微繞些；
3、然後就是k=9，所以cls layer就是18個輸出節點了，那麼在256-d和cls layer之間使用乙個1125618的卷積核，就可以得到cls layer，當然這個1125618的卷積核就是大家平常理解的全連線；所以全連線只是卷積操作的一種特殊情況（當卷積核的大小是1*1的時候）；
4、reg layer也是一樣了，reg layer的輸出是36個，所以對應的卷積核是11256*36，這樣就可以得到reg layer的輸出了；
5、然後cls layer 和reg layer後面都會接到自己的損失函式上，給出損失函式的值，同時會根據求導的結果，給出反向傳播的資料
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