图像处理中，融合不同尺度的特征是提高图像效果的重要手段，在卷积中：
✅浅层特征：浅层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。
✅高层特征：高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。
如何将两者高效融合，是改善模型的关键。
PANet（Path Aggregation Network）
✅论文地址：
https://arxiv.org/abs/1803.01534
✅代码地址：
https://github.com/ShuLiu1993/PANet
1、缩短信息路径和用浅层级的准确定位信息增强特征金字塔，创建了自下而上的路径增强；
2、为了恢复每个建议区域和所有特征层级之间被破坏的信息，开发了适应性特征池化（adaptive feature pooling）技术，可以将所有特征层级中的特征整合到每个建议区域中，避免了任意分配的结果；
3、全连接融合层：使用一个小型fc层用于补充mask预测。
✅自下而上的路径增强：Bottom-up Path Augemtation的提出主要是考虑到网络的浅层特征对于实例分割非常重要。浅层特征中包含大量边缘形状等特征，这对实例分割这种像素级别的分类任务是起到至关重要的作用的。因此，为了保留更多的浅层特征，引入了Bottom-up Path Augemtation。
红色的箭头表示在FPN中，因为要走自底向上的过程，浅层的特征传递到深层需要经过几十个甚至上百个网络层，当然这取决于BackBone网络用的什么，因此经过这么多层传递之后，浅层的特征信息丢失就会比较严重。
绿色的箭头表示添加了一个Bottom-up PathAugemtation结构，这个结构本身不到10层，这样浅层特征经过原始FPN中的横向连接到P2然后再从P2沿着Bottom-up Path Augemtation传递到深层，经过的层数不到10层，能较好的保存浅层特征信息。注意，这里的N2和P2表示同一个特征图。 但N3,N4,N5和P3,P4,P5不一样，实际上N3,N4,N5是P3,P4,P5融合后的结果。
Bottom-up Path Augemtation的详细结构如下图所示，经过一个尺寸为，步长为的卷积之后，特征图尺寸减小为原来的一半然后和这个特征图做add操作，得到的结果再经过一个卷积核尺寸为，的卷积层得到。
✅适应性特征池化：在Faster-RCNN系列目标检测或分割算法中，RPN网络得到的ROI需要经过ROI Pooling或ROI Align提取ROI特征，这一步操作中每个ROI所基于的特征都是单层特征，FPN同样也是基于单层特征，因为检测头是分别接在每个尺度上的。
Adaptive Feature Pooling则是将单层特征换成多层特征，即每个ROI需要和多层特征（论文中是4层）做ROI Align的操作，然后将得到的不同层的ROI特征融合在一起，这样每个ROI特征就融合了多层特征。
RPN网络获得的每个ROI都要分别和特征层做ROI Align操作，这样个ROI就提取到4个不同的特征图，然后将4个不同的特征图融合在一起就得到最终的特征，后续的分类和回归都是基于此最终的特征进行。
✅全连接融合层：全连接融合层对原有的分割支路(FCN)引入一个前景二分类的全连接支路，通过融合这两条支路的输出得到更加精确的分割结果。这个模块的实现如下图所示：
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最后：
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