RPN的全称是 Region Proposal Network，中文意思是“区域提议网络”或“区域选取网络”。它是一种用于目标检测的深度学习模型，主要用于生成候选区域，即可能包含物体的区域。RPN通过在特征图上滑动一个滑动窗口并生成多个锚框（anchor boxes）来实现这一功能。每个锚框都有一个得分（物体可能性）和边界框的调整值。RPN与卷积神经网络（CNN）结合使用，通过深度学习模型学习如何更好地定位和分类候选区域。

RPN的主要作用是在特征图上提取出目标的候选区域，为后续网络进行精细的微调。在图像检测上，确定一个目标框需要4个量（即4个坐标），确定框里有没有目标需要2个量（即前景还是背景）。RPN通过预测这些潜在区域并完成初步的定位，从而辅助目标检测任务。

RPN的核心概念是使用滑动窗口在特征图上生成多个锚框，并通过学习这些锚框的得分和调整值来提高目标检测的准确性。与传统的Selective Search方法相比，RPN能够更好地整合进端到端的检测流程中，并且具有更高的计算效率。