FPN+PAN是什么，有什么特点和作用

FPN（Feature Pyramid Network）和PAN（Path Aggregation Network）都是目标检测中常用的神经网络结构。

FPN是一种用于图像分割和目标检测的多尺度特征融合算法。它通过构建不同尺度的特征金字塔，将多个层次的特征图融合成一个特征金字塔，从而提高了目标检测的准确率和效率。FPN的特点是可以提取图像中的多尺度特征，从而适应不同尺度的目标，并且可以保留高分辨率的特征，以便更好地定位目标。

PAN是一种用于语义分割的神经网络结构，可以将不同尺度的特征图进行聚合，从而提高分割的准确率。PAN的特点是可以在不同的尺度上进行特征融合，从而提高了分割的准确率，并且可以处理多分辨率图像，适应不同分辨率的目标。

总的来说，FPN和PAN都是用于多尺度特征融合的神经网络结构，可以提高目标检测和语义分割的准确率和效率。它们的作用是提高神经网络的感知能力，从而适应更加复杂和多样化的任务。