润色并优化RPN卷积网络：与上面的Anchor对应，由于feature map上每个点都对应着9个Anchors，所以可以通过1*1的卷积，在 feature map上获得每个Anchor的预测得分与预测偏移值。

非常好，RPN卷积网络在目标检测中起着至关重要的作用。不过，对于这个网络，我们还可以进行一些润色和优化。

首先，我们可以使用不同的损失函数来训练网络。例如，我们可以使用Focal loss或Smooth L1 loss来替代默认的二元交叉熵损失函数，这些损失函数可以更好地处理类别不平衡和离群值。

其次，我们可以使用多尺度特征图来提高检测精度。通过将原始图像调整为不同的尺度，我们可以生成不同分辨率的特征图，然后将它们合并到一个多尺度特征图中，这样可以提高网络对不同大小物体的感知能力。

最后，我们可以使用更深、更宽的网络架构来提高检测精度。例如，我们可以使用ResNet、Inception或DenseNet等深度学习架构，这些架构已经在图像分类、分割和检测方面取得了巨大成功。