【笔记】Faster rcnn ：Extractor（提取器）、RPN（区域建议网络）；训练RPN、RPN生成RoIs（选取修正锚）、RoI Head在给出的2000候选框之上进行分类和位置参数的回归
资料1：1 概述在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力, 虽然是2015年的论文, 但它至今仍是许多目标检测算法的基础，这在日新月异的深度学习领域十分难得。Faster R-CNN还被应用到更多的领域中, 比如人体关键点检测、目标追踪、 实例分割还有图像描述等。现在很多优秀的Faster R-CNN博客大都是针对论文讲解，本文将尝试从编程角度讲解Faster R-CNN的实现。由于Faster R-CNN流程复杂，符号较多，容易混淆，本文以VGG16为例，所有插图、数值皆
