faster rcnn测试阶段怎么生成候选框

在 Faster R-CNN 的测试阶段，需要先对输入图像进行多尺度的特征提取，然后使用 Region Proposal Network (RPN) 生成候选框。这个过程包括以下步骤：

1. 生成多尺度的图像特征。一般使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征。Faster R-CNN采用了一种特殊的CNN架构，即在一个共享的卷积网络中同时生成分类特征和回归特征，并且使用RoI Pooling层来对不同尺度的候选框进行特征提取。

2. 将特征图送入RPN网络，生成候选框。RPN网络基于图像特征，通过滑动窗口的方式在不同位置和尺度上生成候选框，同时计算每个候选框是否是物体的前景或背景。对于每个位置，RPN网络会预测出k个anchors的前景概率和回归偏移量，这些anchors是预先定义好的一些固定大小的框，用于覆盖不同大小和比例的物体。

3. 根据候选框的前景概率和回归偏移量，对候选框进行精炼。根据RPN网络输出的前景概率，可以将所有候选框按照前景概率进行排序，选取前N个框作为最终的候选框。同时，根据RPN网络输出的回归偏移量，对候选框进行位置的微调，以更好地适应实际物体的形状和大小。

总的来说，Faster R-CNN生成候选框的过程是通过RPN网络来完成的，该网络在图像特征上预测出一些固定大小和比例的anchors，并对这些anchors进行前景概率和回归偏移量的预测，最终得到一些有前景概率的候选框。