特征金字塔网络结构图

特征金字塔网络是一种常用于目标检测和图像分割的深度学习网络结构。它通过构建多尺度特征金字塔，有效提升了不同大小目标的检测能力。FPN的核心思想是利用卷积神经网络不同层级提取的特征图，结合自顶向下和横向连接的方式进行融合。具体结构上，FPN由底层的主干网络提取多层特征图，然后通过自顶向下路径将高层语义信息逐层传递到底层，并通过横向连接与对应底层特征相加，从而得到增强的多尺度特征表示。结构图中通常包含主干网络的不同阶段特征，以及对应的特征金字塔层，通过卷积和上采样实现特征融合。FPN结构简单但效果显著，是许多目标检测模型的重要组成部分。