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A16B-2200-0090FPN的作用

FPN是在卷积神经网络中图像金字塔的应用。图像金字塔在多尺度识别中有重要的作用，尤其是小目标检测。顶层特征上采样后和底层特征融合，每层独立预测。

fpn设计动机：

1.高层特征向低层特征融合，增加低层特征表达能力，提升性能

2.不同尺度的目标可以分配到不同层预测，达到分而治之。

FPN每层做特征融合的特征图有两个，首先是前向传播，然后取了每个特征图做上采样（邻插值），对应前向传播的特征图做融合。融合的方式是：通过1x1卷积调整通道数，然后直接add。之后进行3x3卷积操作，目的上采样的混叠效应。

其实，fpn真正起作用的是分而治之的策略，特征融合的作用其实很有限，此外fpn存在消耗大量显存，降低推理速度。

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