Faster R-CNN 的 RPN 在特征图每个位置放 3 种尺度×3 种长宽比共 9 个 anchor。输入是 800×600 的图像，主干下采样 16 倍得到约 50×38 的特征图。请回答：(1) 一共生成多少个 anchor？(2) 训练 RPN 时，一个 anchor 被判为正样本、负样本、直接忽略的条件分别是什么？(3) 正样本数量远少于负样本，训练时怎么处理？

面试官在考什么

判断候选人是否理解 RPN 的 anchor 机制与训练样本分配，而不是只会画 Faster R-CNN 的整体框图。

Faster R-CNN

回答框架 · 前两步

1. anchor 数 = 50×38×9 ≈ 17100 个（写成 50×38×9 即可）
2. 正样本：与某个 GT 的 IoU 最大，或与任一 GT 的 IoU>0.7；负样本：与所有 GT 的 IoU 都<0.3；IoU 落在 0.3~0.7 之间的 anchor 直接忽略、不计 loss

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