FPN

FPN（Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测和分割的深度学习模型，它通过将不同尺度的特征图进行融合，从而提高了对小物体的检测能力。FPN 的主要思想是利用浅层特征图的高分辨率和深层特征图的高语义信息，通过自上而下和自下而上的连接方式，生成一系列不同尺度的特征图。这些特征图可以用于预测目标的位置、类别和分割掩码等信息。FPN 在计算机视觉领域取得了显著的成果，被广泛应用于 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等目标检测算法中。