特征金字塔注意力机制

特征金字塔注意力机制（Feature Pyramid Attention，FPA）是一种用于计算机视觉中目标检测和分割任务的注意力机制。它通过在不同尺度的特征金字塔上应用注意力机制来提高模型的性能。

具体来说，FPA 首先通过一个卷积神经网络从输入图像中提取出多个尺度的特征金字塔。然后，对于每个尺度的特征金字塔，FPA 会计算一个注意力图，用于指导模型更加关注重要的特征。最后，FPA 将所有尺度的特征金字塔和对应的注意力图进行融合，得到最终的特征表示。

相比于传统的特征金字塔方法，FPA 能够更加准确地捕捉不同尺度的特征，并且能够自适应地调整不同尺度之间的权重，从而提高模型的性能。