RPN与Anchor的关系

Anchor 是“模板框”，RPN 是“用这些模板来打分+修位置的网络”——模板 vs 用模板的人，不是父子，而是前后工序。

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1. 关系链（10 秒图）

图像 → Conv Backbone → 特征图 F
                  ↓
            AnchorGenerator   ← 离线生成模板框（无参数）
                  ↓
            RPN Head          ← 网络：对模板做 cls/reg
                  ↓
            proposals         ← 修完位置的候选框

 

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2. 职责对比

项目	Anchor	RPN
本质	人为设定的矩形框集合	网络模块（含参数）
数量/图	~100k（滑动×尺度×比例）	同上，一一对应
是否有权重	❌ 无	✅ 有（3×3 conv + 1×1 cls/reg）
输出	固定坐标	前景分数 + 偏移量
作用	提供“初始猜测”	判断“有没有目标”并“精修框”

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3. 代码级（MMDetection 风格）

Python

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# 1. 先生成模板（无参数）
anchor_generator=dict(
    type='AnchorGenerator',
    scales=[8,16,32],
    ratios=[0.5,1,2],
    strides=[4,8,16,32,64])

# 2. RPN 用这些模板当输入
rpn_head=dict(
    type='RPNHead',
    in_channels=256,
    feat_channels=256)   # 含可训练权重

 

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4. 类比记忆

表格

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场景	Anchor	RPN
考试	答题卡模板（固定格式）	考生填卷+改错（有脑）
工厂	模具（固定形状）	冲压机（用模具成型）

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5. 金句

“Anchor 是 固定模板框，RPN 是 用模板做分类+回归的网络模块；
关系像‘模具 vs 冲压机’——前后工序，绝非包含。”