这是一个典型的深度学习模型在目标检测任务中的前向传播（forward）和反向传播（backward）过程，具体来说，它描述了类似于R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）的架构。以下是对图中各个部分的详细解释：
### 1. **ConvNet (applied to entire image)**
- 这是整个网络的基础，表示一个卷积神经网络（ConvNet），它被应用于整张输入图像。
- 卷积神经网络通过一系列的卷积层、池化层等操作提取图像的特征，生成一个特征图（feature map）。这个特征图包含了图像中不同区域的高级特征表示。
### 2. **External proposal algorithm e.g. selective search**
- 在应用卷积神经网络之后，使用外部的候选区域生成算法（如选择性搜索）来生成一系列可能包含目标对象的候选区域（proposals）。
- 这些候选区域是从原始图像中提取出来的矩形框，它们覆盖了图像的不同部分，目的是确保真正的目标对象至少有一个对应的候选区域。
### 3. **RoI pooling**
- 对于每个候选区域，从卷积神经网络生成的特征图中提取相应的特征。这一步骤通常通过RoI（Region of Interest）池化层完成。
- RoI池化层将每个候选区域映射到固定大小的特征图上，以便后续的全连接层可以处理这些特征。这样做的好处是可以处理不同大小和形状的候选区域。
### 4. **FCs (Fully Connected Layers)**
- 提取到的特征被送入一系列全连接层（FCs），这些层进一步对特征进行抽象和组合，以生成更高级的特征表示。
- 全连接层的作用是将局部特征整合为全局特征，从而能够更好地捕捉到目标对象的整体特性。
### 5. **Proposal classifier and Bounding box regressors**
- 经过全连接层处理后的特征被分为两路：
- **Proposal classifier**: 使用线性层加上softmax激活函数，对每个候选区域进行分类，判断其属于哪个类别（包括背景类）。
- **Bounding box regressors**: 使用线性层对每个候选区域进行边界框回归，调整候选区域的位置和大小，使其更准确地包围目标对象。
### 6. **Loss functions**
- 在训练过程中，需要计算损失函数来评估模型的预测结果与真实标签之间的差异，并据此更新模型参数。
- **Log loss + smooth L1 loss**: 分别用于分类任务和回归任务。其中，log loss（交叉熵损失）衡量分类的准确性，而smooth L1 loss则用于边界框回归，以减少异常值的影响。
- 这两个损失函数共同构成了多任务损失（multi-task loss），指导模型同时优化分类和定位两个任务。
### 7. **Trainable**
- “Trainable”部分模块是可训练的，即它们的参数会在训练过程中通过反向传播算法不断更新，以最小化损失函数。
总的来说，从输入图像到最终的目标检测结果的完整流程，包括特征提取、候选区域生成、特征映射、分类和回归等多个步骤，以及相应的损失函数和训练机制。
