【深度学习】FPN 网络 Feature Pyramid Networks

论文：https://arxiv.org/abs/1612.03144

FPN （Feature Pyramid Networks ，特征金字塔网络）具有横向连接的自顶向下结构，用于融合各种尺度的特征信息，以达到对目标检测又快（计算量不多）又准（特别是小目标检测）的目的。

论文里面提到：
特征金字塔是识别不同尺度目标的基本组成部分。但最近的深度学习对象探测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。本文利用深度卷积网络固有的多尺度、金字塔层次结构构造具有边际额外代价的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下结构，用于构建各种尺度的高级语义特征图。这种架构被称为特征金字塔网络(FPN)，在一些应用中作为通用特征提取器表现出了显著的改进。在基本的Faster R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没有任何附加条件，超过了所有现有的单模型条目，包括来自COCO2016挑战赛获胜者的那些。此外，该方法可以在GPU上以6帧每秒的速度运行，是一种实用且准确的多尺度目标检测方法。

特征金字塔的含义是图像经过一系列卷积层，低层次含有低层次特征（比如纹理、颜色，利于小目标的检测），高层次是高层次特征（比如宏观的结构关系，一般含有语义信息，利于大目标的检测）。特征金字塔这个词没有特殊书名

下图（论文里面第一张图是非常重要的）中有四种结构：
图（a）使用不同size的图像提取出特征图，再单独每个层单独计算predict，这种结构会很慢；
图（b）仅仅使用高层次特征图做predict，快，但是不够准；
图（c）使用一层一层的特征图，每个特征图做predict，快，但是不够准；
图（d）就是这篇论文里面提出来的结构，足够快，也足够准。

江大白同学画的yolov5框图（https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380）如下，在yolov5中借鉴了此种结构，注意操作是concat通道，而我们的FPN使用的操作是add。

论文原图也表达了，高层特征图需要上采样（这里应该是用的直接复制，而不是插值或者转置卷积）具有和低层特征图一样大小，然后add。

效果在faster rcnn上测试：

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