接着我们引入了特征金字塔模块，输入为上面resnet50网络的四个不同尺度的输出，用pytorch实现

好的，那我们来看看如何实现特征金字塔模块。特征金字塔模块的主要目的是将不同尺度的特征图进行融合，以增强模型的感受野和语义表达能力。

在PyTorch中，我们可以通过使用nn.Module来实现特征金字塔模块。具体实现如下：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class FeaturePyramid(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(FeaturePyramid, self).__init__()
        
        # 构建四个不同尺度的卷积层
        self.conv0 = nn.Conv2d(in_channels, 256, kernel_size=1, stride=1)
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 256, kernel_size=1, stride=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, 256, kernel_size=1, stride=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, 256, kernel_size=1, stride=1)
        
        # 用于对低分辨率特征图进行上采样的卷积层
        self.upsample = nn.ConvTranspose2d(256, 256, kernel_size=2, stride=2)
        
    def forward(self, x):
        # 获取四个不同尺度的输入特征图
        c2, c3, c4, c5 = x
        
        # 对c5进行卷积操作
        p5 = self.conv0(c5)
        
        # 对c4和p5进行上采样并进行卷积操作
        p4 = self.conv1(c4) + self.upsample(p5)
        
        # 对c3和p4进行上采样并进行卷积操作
        p3 = self.conv2(c3) + self.upsample(p4)
        
        # 对c2和p3进行上采样并进行卷积操作
        p2 = self.conv3(c2) + self.upsample(p3)
        
        # 返回四个不同尺度的特征图
        return p2, p3, p4, p5

在这个实现中，我们首先定义了四个不同尺度的卷积层，用于对输入的四个不同尺度的特征图进行卷积操作。然后，我们定义了一个用于对低分辨率特征图进行上采样的卷积层。在forward函数中，我们首先获取输入的四个不同尺度的特征图，然后按照特征金字塔模块的原理，对不同尺度的特征图进行上采样和卷积操作，最终得到四个不同尺度的特征图作为输出。