Image processing 更快的RCNN，为什么conv'；s的结果可以成为bbox_三角洲吗？

这就是代码

我很困惑，

rpn\u bbox\u pred

仅仅是卷积的结果

而

rpn\u bbox\u pred

正在成为

bbox\u三角洲

我不能理解这一点。
假设我们有一个
（3,2,36）
conv的结果

请注意：

36 = 4 * 9

因此，整形后，
（3,2）
的每个点有9个建议

如节目所示：

import numpy as np
a = [[[1]*36,[2]*36],[[3]*36,[4]*36],[[5]*36,[6]*36]]
a = np.array(a)
print(a.reshape([-1,4]))

在程序中，每个
（3,2）
特征映射都是
[[1,2]，[3,4]，[5,6]]

打印结果：

[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [2 2 2 2]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [3 3 3 3]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [4 4 4 4]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [5 5 5 5]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]
 [6 6 6 6]]