yolov5中fpn和pan结构

在 YOLOv5 中，FPN（Feature Pyramid Network）和 PAN（Path Aggregation Network）是两种常用的特征提取网络结构。

FPN 是一种跨尺度特征融合的方法，其主要思想是通过上采样和下采样操作将不同尺度的特征图进行融合，以提高目标检测的精度。具体来说，FPN 通过自顶向下的方式从不同层级的特征图中提取出高级别的语义信息，然后将其与自底向上提取的低级别的细节信息进行融合，以得到更加完整和准确的特征表示。

PAN 是一种基于特征路径聚合的方法，其主要思想是通过聚合不同层级的特征图中的信息，以提高目标检测的精度。具体来说，PAN 通过在多个层级之间构建特征路径，将不同尺度的特征图进行聚合，以得到具有丰富语义信息和多尺度感受野的特征表示。

在 YOLOv5 中，FPN 和 PAN 都被用于特征提取网络的设计中，以提高目标检测的精度和效率。