faster-rcnn代码阅读-proposal层

这一节讲述proposal层，和这一层有关的结构图如下：

proposal层的prototxt定义如下：

layer {
  name: 'proposal'
  type: 'Python'
  bottom: 'rpn_cls_prob_reshape'
  bottom: 'rpn_bbox_pred'
  bottom: 'im_info'
  top: 'rpn_rois'
#  top: 'rpn_scores'
  python_param {
    module: 'rpn.proposal_layer'
    layer: 'ProposalLayer'
    param_str: "'feat_stride': 16"
  }
}

这一层的功能是对卷积网络中RPN输出的bbox_deltas, scores做后处理，主要步骤如下：

1、同上节中的第一步，生成anchor；

2、将anchor和RPN网络输出的bbox_deltas叠加，得到proposals，剔除超出图像区域的proposal，并删除在原图尺度(不是输入网络的尺度)上长或宽小于16的proposal；

3、将proposals按分数从大到小排序，并取前12000个做NMS，overlap阈值为0.7；

4、NMS之后，proposals仍然是按分数从大到小排序的，取前2000个(如果NMS之后proposal个数小于2000，则取全部)proposals；

5、给proposals(n x 4)添加一列，表示batch_inds(都为0)，添加在第一列，最后得到的proposals的shape为n x 5。

这一层的代码链接见这里，此外涉及到的其他函数有bbox_transform_inv，clip_boxes，nms。