fasterrcnn模型结构

### Fasterrcnn 模型架构详解

#### 1. Backbone Convolutional Layers
Fasterrcnn采用预训练的卷积神经网络作为特征提取器，通常称为backbone。这些层负责从输入图像中抽取丰富的特征表示[^1]。

import torch.nn as nn

class Backbone(nn.Module):
    def __init__(self, pretrained=True):
        super(Backbone, self).__init__()
        # 使用预训练模型如ResNet等作为骨干网
        self.backbone = torchvision.models.resnet50(pretrained=pretrained)

    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x)
        return features

#### 2. Region Proposal Network (RPN)
紧接着的是区域提议网络(RPN)，其作用是在不依赖外部机制的情况下生成候选框。该模块通过滑动窗口的方式在整个feature map上操作，并为每个位置输出多个尺度和比例下的边界框建议及其对应的对象得分[^2]。

from torchvision.ops import AnchorGenerator, RPNHead

anchor_generator = AnchorGenerator(sizes=((32, 64, 128),),
                                   aspect_ratios=((0.5, 1.0, 2.0),))
rpn_head = RPNHead(in_channels=256,
                   num_anchors=anchor_generator.num_anchors_per_location()[0])

#### 3. ROI Pooling Layer
为了处理不同大小的目标，引入了感兴趣区域池化（ROI Pooling）。这一过程会将任意形状的proposals转换成固定尺寸的特征向量，以便后续分类与回归任务能够顺利执行[^3]。

from torchvision.ops import RoIPool

roi_pooler = RoIPool(output_size=(7, 7),
                     spatial_scale=1 / 16.)

#### 4. Classification and Regression Heads
最后阶段包含了两个并行分支——一个是用来预测类别标签的概率分布；另一个则是优化边界的坐标参数。这两个头共同构成了最终的对象检测结果生成的核心组件[^5]。

class TwoMLPHead(nn.Sequential):
    def __init__(self, input_features, representation_size):
        super().__init__(
            nn.Linear(input_features * 7 * 7, representation_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(representation_size, representation_size),
        )

classifier = nn.Linear(representation_size, num_classes)
bbox_regressor = nn.Linear(representation_size, num_bbox_params)