参考框、候选框与最终检测框

RPN 在共享特征图上铺一组参考框。参考框由网格位置、预设尺度和长宽比决定；它们在看图之前就可生成，不能当成检测结果。网络为每个参考框输出物体性分数和四个偏移，经解码、筛选后形成 proposals，再交给区域头作更具体的类别判断和位置修正。

因此画面中的三个矩形有不同身份：anchor 是几何起点，proposal 是 RPN 的预测，最终 box 是整个检测流程交付的结果。训练真值是第四种对象，它负责给预测规定目标，并不在推理时送进模型告诉它答案。

同一张 F 可同时供 RPN 与后级区域头使用。它把“在哪里值得再看”从外部算法变成从图像特征学习的任务。这是 Faster R-CNN 与 Fast R-CNN 相比发生改变的具体一段，不能只记一个更快的名字。

LAB10 采用单层锚框直接分类与回归的一阶段教学检测器，不是原版两阶段 RPN。它与本页共享锚框、匹配、位置损失等原理，保留了可运行的学习闭环；读实验时应辨明哪些流程共用、哪些结构不同。