yolov5中fpn和panet的作用

在 YOLOv5 中，FPN (Feature Pyramid Network) 和 PANet (Path Aggregation Network) 都是用于提高目标检测精度的技术。

FPN 主要用于处理输入图像中的不同尺度特征。它通过从底层到顶层逐渐降低特征图的分辨率，同时增加特征图的通道数，从而产生具有不同尺度的特征图。这些特征图可以提高目标检测器对不同大小目标的检测能力。

PANet 则是一种通道级别的特征融合技术。它通过对不同尺度的特征图进行通道级别的融合，从而使得不同尺度的特征信息可以互补，提高目标检测的精度。PANet 通常在 FPN 的基础上使用，以进一步提高检测器的性能。

总的来说，FPN 和 PANet 都是用于提高目标检测器的能力，使其能够更好地检测不同尺度、不同大小的目标。