py-faster-rcnn流程（4）——训练FastRCNN网络一阶段

使用预训练的ImageNet模型和上一步产生的ROI初始化Fastrcnn网络

cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage1'mp_kwargs = dict(        queue=mp_queue,        imdb_name=args.imdb_name,        init_model=args.pretrained_model,        solver=solvers[1],        max_iters=max_iters[1],        cfg=cfg,        rpn_file=rpn_stage1_out['proposal_path'])p = mp.Process(target=train_fast_rcnn, kwargs=mp_kwargs)p.start()fast_rcnn_stage1_out = mp_queue.get()p.join()
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这一步，用上一步生成的proposal，以及imagenet模型M0来训练fast-rcnn模型M2。 
关注train_fast_rcnn 
同样地，会设置参数，这里注意cfg.TRAIN.PROPOSAL_METHOD = ‘rpn’ 不同于前面，后面调用的将是rpn_roidb。cfg.TRAIN.IMS_PER_BATCH = 2，每个mini-batch包含两张图片，以及它们proposal的roi区域。且在这一步是有rpn_file的（后面和rpn_roidb函数使用有关）。其他的和前面差不多。提一下，这里在train_net的时候，会调用add_bbox_regression_targets位于roidb中，主要是添加bbox回归目标，即添加roidb的‘bbox_targets’属性，同时根据cfg中的参数设定，求取bbox_targets的mean和std，因为需要训练class-specific regressors在这里就会涉及到bbox_overlaps函数，放在util.bbox中。 
要注意的是在这一步get_roidb时，如前所说，使用的是rpn_roidb，会调用imdb. create_roidb_from_box_list该方法功能是从box_list中读取每张图的boxes，而这个box_list就是从上一步保存的proposal文件中读取出来的，然后做一定的处理，详细见代码，重点是在最后会返回roidb，rpn_roidb中的gt_overlaps是rpn_file中的box与gt_roidb中box的gt_overlaps等计算IoU等处理后得到的，而不像gt_roidb()方法生成的gt_roidb中的gt_overlaps全部为1.0。同时使用了imdb.merge_roidb，把rpn_roidb和gt_roidb归并为一个roidb。