特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）是一种深度神经网络架构，旨在解决目标检测中的多尺度问题。其核心思想是通过构建一个特征金字塔来提取不同尺度的特征图，从而提高对不同大小目标的检测能力。
FPN的基本结构包括自顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up）两个路径。自顶向下的路径将高层特征图进行上采样，并与相邻的低层特征图进行逐元素相加，从而融合不同层次的特征信息。这种融合机制使得FPN能够同时利用高层特征的丰富语义信息和低层特征的高分辨率信息，从而在所有尺度上生成高质量的特征图。
此外，FPN还引入了横向连接（lateral connections），这些连接允许不同层次的特征图之间进行直接的信息交换，进一步增强了特征的融合效果。这种设计不仅提高了模型对多尺度目标的检测精度，还显著提升了模型的速度和效率。
FPN已被广泛应用于多种目标检测和语义分割任务中，并且在实际应用中表现出色。例如，在Faster R-CNN和YOLO等目标检测模型中，FPN被用来替代传统的特征提取器，以生成更高质量的特征图。此外，FPN也被用于改进其他深度学习模型，如SSD和RetinaNet等。
总之，特征金字塔网络通过多尺度特征融合，显著提升了目标检测和语义分割任务的性能，成为计算机视觉领域的重要工具
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