你接手一个 Faster R-CNN（ResNet-50 + FPN）检测项目，12 类，数据里存在宽高比约 1:8 的细长目标。RPN 使用默认的 3 个 scale × 3 个 ratio 的 anchor，输入 800×1333。你测出 RPN 在 IoU=0.7 阈值下召回只有 0.55，而送到 ROI head 的 proposal 里正样本比例只有 8%。团队里有人建议「把 RPN 的正负样本比例从 1:3 改成 1:1，再把 batch size 调大」。请评估这个建议，并说明你会改哪些参数、依据是什么、怎么验证改了以后 RPN 而不是 head 变好了。

面试官在考什么

判断候选人是否理解两阶段检测里 RPN 与 ROI head 的职责边界：RPN 是 class-agnostic 的候选框生成器，问题出在 anchor 覆盖还是 head 分类，能不能分开定位、分开验证。

Faster R-CNN

回答框架 · 前两步

1. 先做归因：看 RPN 的 recall@N（N=100/300/1000）、proposal 的 IoU 分布（正样本 IoU 是集中在 0.5~0.7 还是 0.7 以上），以及 GT 框的宽高比/尺寸统计与 anchor 覆盖的匹配度，判断是 anchor 没覆盖还是正样本定义太严。
2. anchor 设计要基于数据统计而非默认值：对训练集 GT 做尺寸/宽高比聚类，补充 1:8 这类极端 ratio 和适配小目标的 scale；FPN 每层的 anchor scale 是随层数变化的，不要只改一层。

延伸阅读

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