论文：Feature Pyramid Networks for Object Detection
网址：https://arxiv.org/abs/1612.03144
图a为特征图像金字塔，针对我们要检测不同尺度的目标时，我们会将图片缩放到不同的尺度，针对每个尺度的图片都经过我们的模型进行预测。面临问题：生成n个不同的尺度，就要重新预测n次，这样效率是很低的。
图b为Faster-CNN采用的一种方式，图片通过backbone得到最终的特征图，在最终的特征图上进行预测。这种情况下，针对小目标的预测并不是很好。
图c，与SSD算法很类似，将一张图片通过backbone，在backbone正向传播过程中得到的不同尺度的特征图上分别进行预测。
图d为FPN结构，并不是简单的在backbone得到的不同尺度的特征图上进行预测，而是将不同特征图上的特征进行融合，在融合所得到的特征图上，再进行预测。
那么该如何进行融合呢？
需要注意，所采用的不同特征图，是有一定的要求的，是按2的整数倍进行选取的。比如，最底层的特征图的高和宽是 28 × 28 28\times 28 28×28。那么上一层就需要采用 14 × 14 14\times14 14×14的特征图，再往上就需要采用 7 × 7 7\times7 7×7的特征图。
首先，针对backbone每个尺度的特征图，我们都会使用一个 1 × 1 1\times 1 1×1的conv进行处理，是为了调整backbone上不同特征图它的channel。（在原论文中， 1 × 1 1\times1 1×1的卷积核个数为256，即最终得到的特征图的channel都等于256。）
然后，对于上层的特征图，需要进行一个2倍的上采样（采用临近插值算法实现）。
最后，将本层经过 1 × 1 1\times1 1×1得到的特征图与上层特征图经过上采样得到的特征图进行融合。
在不同尺度的特征融合后，接了一个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积，是为了更好的融合特征。在P5的基础上进行一次下采样得到P6。（使用MaxPool，池化核大小为 1 × 1 1\times1 1×1，步长等于2）。然后会在生成的这5个特征图上进行预测。
注意：
如上图，P6只用于RPN部分，不在Faster-RCNN部分使用。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-817635.html
针对不同的预测特征层，RPN和Faster RCNN的权重共享。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817635.html
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