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RPN全称是Region Proposal Network，Region Proposal的中文意思是“区域选取”，也就是“提取候选框”的意思，所以RPN就是用来提取候选框的网络。
1. RPN的意义
RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是Selective Search，是比较传统的方法，而且比较耗时，在CPU上要2s一张图。所以作者提出RPN，专门用来提取候选框，一方面RPN耗时少，另一方面RPN可以很容易结合到Fast RCNN中，称为一个整体。
图1 Faster RCNN的整体结构
我们不难发现，RPN在整个Faster RCNN中的位置，处于中间部分；
2. RPN的运作机制
我们先来看看Faster RCNN原文中的图：
图2 RPN的结构
图2展示了RPN的整个过程，一个特征图经过sliding window处理，得到256维特征，然后通过两次全连接得到结果2k个分数和4k个坐标；相信大家一定有很多不懂的地方；我把相关的问题一一列举：
首先回答第一个问题，RPN的输入特征图就是图1中Faster RCNN的公共Feature Map，也称共享Feature Map，主要用以RPN和RoI Pooling共享；
对于第二个问题，我们可以把3×3的sliding window看作是对特征图做了一次3×3的卷积操作，最后得到了一个channel数目是256的特征图，尺寸和公共特征图相同，我们假设是256 x （H x W）；
图3 问题1，2，3的解答描述图
图4 问题4，5的解答描述图
3. RPN的整个流程回顾
最后我们再把RPN整个流程走一遍，首先通过一系列卷积得到公共特征图，假设他的大小是N x 16 x 16，然后我们进入RPN阶段，首先经过一个3 x 3的卷积，得到一个256 x 16 x 16的特征图，也可以看作16 x 16个256维特征向量，然后经过两次1 x 1的卷积，分别得到一个18 x 16 x 16的特征图，和一个36 x 16 x 16的特征图，也就是16 x 16 x 9个结果，每个结果包含2个分数和4个坐标，再结合预先定义的Anchors，经过后处理，就得到候选框；整个流程如图5：
图5 RPN整个流程
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