FPN (Feature Pyramid Network)

一、简介 FPN (Feature Pyramid Network) 是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术，主要用于目标检测等任务。它旨在解决传统卷积神经网络在处理不同尺度目标时的局限性。

二、详细解释 FPN构建了一个特征金字塔结构，从深层到浅层的特征图依次进行处理。通过自顶向下的路径传递和横向连接，将不同尺度的特征进行融合。这样，网络能够同时利用低级特征的细节信息和高级特征的语义信息，使得模型对各种大小的目标都能有较好的检测效果。

在目标检测中，小目标往往在深层特征图中难以被准确检测，而大目标在浅层特征图中又容易丢失细节。FPN通过融合不同尺度的特征，有效缓解了这一问题。它在每个尺度的特征图上进行预测，大大提高了目标检测的精度。

三、结构化内容 1. 自顶向下路径传递：将深层特征图上采样，逐步与浅层特征图融合，传递更丰富的语义信息。 2. 横向连接：在自顶向下传递过程中，将对应尺度的浅层特征图与上采样后的深层特征图相加，进一步融合细节信息。 3. 特征融合后的预测：利用融合后的多尺度特征图进行目标检测的分类和回归预测。

FPN的出现显著提升了目标检测等任务的性能，成为当前计算机视觉领域的重要技术之一。