The region proposal layer runs feat

The region proposal layer runs feature maps produced by the head network through a convolutional layer (called rpn_net in code) followed by RELU. The output of rpn_net is run through two (1,1) kernel convolutional layers to produce background/foreground class scores and probabilities and corresponding bounding box regression coefficients. The stride length of the head network matches the stride used while generating the anchors, so the number of anchor boxes are in 1-1 correspondence with the information produced by the region proposal network (number of anchor boxes = number of class scores = number of bounding box regression coefficients = )

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区域提议层通过卷积层（在代码中称为rpn_net）和RELU来运行由头网络生成的特征图。rpn_net的输出通过两（1,1）个内核卷积层来产生背景/前景类分数和概率以及相应的边界框回归系数。头部网络的步幅长度与生成锚点时使用的步幅相匹配，因此锚点框的数量与区域建议网络生成的信息成1-1对应（锚点框的数量=类别分数的数量=得分的数量）边界框回归系数=）

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区域建议层通过卷积层（在代码中称为rpn_net）运行由头网络生成的要素映射，然后由 RELU 生成。rpn_net的输出通过两个（1，1）内核卷积层运行，以生成背景/前景类分数和概率以及相应的边界框回归系数。头网络的步长与生成锚点时使用的步幅匹配，因此锚盒数与区域建议网络生成的信息（锚点框数 = 类分数数 = 边界框回归系数数 = ）对应 1-1。

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区域建议层通过卷积层（在代码中称为rpn_net）运行头部网络生成的特征映射，然后是RELU。rpn_网络的输出通过两（1,1）个核卷积层来产生背景/前景类得分和概率以及相应的包围盒回归系数。头部网络的步幅长度与生成锚定时使用的步幅匹配，因此锚定框的数量与区域建议网络生成的信息（锚定框的数量=类得分的数量=边界框的数量回归系数=）

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