深度學習目標檢測：RCNN，Fast，Faster，YOLO，SSD比較
在Faster RCNN當中，一張大小為224*224的圖片經過前面的5個卷積層，輸出256張大小為13*13的 特徵圖（你也可以理解為一張13*13*256大小的特徵圖，256表示通道數）。接下來將其輸入到RPN網路，輸出可能存在目標的reign WHk個（其中WH是特徵圖的大小，k是anchor的個數）。
實際上，這個RPN由兩部分構成：一個卷積層，一對全連線層分別輸出分類結果（cls layer）以及 座標迴歸結果（reg layer）。卷積層：stride為1，卷積核大小為3*3，輸出256張特徵圖（這一層實際引數為3*3*256*256）。相當於一個sliding window 探索輸入特徵圖的每一個3*3的區域位置。當這個13*13*256特徵圖輸入到RPN網路以後，通過卷積層得到13*13個 256特徵圖。也就是169個256維的特徵向量，每一個對應一個3*3的區域位置，每一個位置提供9個anchor
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