FPN特征金字塔网络

### FPN特征金字塔网络概述

FPN（Feature Pyramid Network）是一种广泛应用于目标检测和其他计算机视觉任务中的架构设计。该模型旨在解决多尺度物体检测问题，通过构建一个多尺度的特征表示来增强对不同大小对象的理解和识别能力[^2]。

#### 架构特点

FPN的核心理念在于创建一个由浅至深逐渐降低分辨率但增加语义信息量的特征图序列。具体来说：

- **自底向上路径**：利用预训练好的分类网络作为基础提取器，在前向传播过程中自然形成的空间下采样过程生成一系列具有不同感受野大小的特征映射。

- **自顶向下路径与横向连接**：为了补充因池化操作而丢失的位置敏感性信息，从最顶层开始逐层放大并融合来自相同抽象级别的低分辨率特征图与高分辨率特征图，从而得到既保留全局上下文又富含局部细节的新特征表达形式[^1]。

def build_fpn(features, num_filters=256):
    """
    构建简单的FPN结构
    
    参数:
        features (list): 来源于backbone各阶段输出的feature maps列表
        num_filters (int): 卷积核数量
        
    返回:
        list: 经过处理后的multi-level feature pyramid
    """

    # 自顶向下路径初始化
    Pn = Conv2D(num_filters, kernel_size=(1, 1))(features[-1])
    
    fpn_outputs = [Pn]

    for i in range(len(features)-2, -1, -1):
        Pi_upsampled = UpSampling2D(size=(2, 2))(Pn)

        lateral_connection = Conv2D(
            num_filters,
            kernel_size=(1, 1),
            padding='same'
        )(features[i])

        Pn = Add()([Pi_upsampled, lateral_connection])        
        Pn = Conv2D(num_filters, kernel_size=(3, 3), padding="SAME")(Pn)
        
        fpn_outputs.append(Pn)

    return fpn_outputs[::-1]

此代码片段展示了如何基于给定的基础特征图`features`建立基本版的FPN模块。注意实际应用中可能还需要考虑更多因素如规范化、激活函数的选择等。

#### 实现方式

在实践中，FPN可以很容易地嵌入到现有的一系列流行的目标检测框架之中，比如Faster R-CNN、RetinaNet以及Mask R-CNN等等。其主要贡献是在于提供了一种有效的方法来改善跨多个尺度上的特征表示质量，进而提升整个系统的性能表现[^4]。

#### 应用场景

除了经典的任务像实例分割和边界框预测外，FPN同样适用于其他领域内的挑战，例如但不限于：

- 场景解析
- 行人重识别
- 遥感影像分析
- 医疗图像诊断

这些应用都受益于FPN所提供的强大且灵活的多尺度感知机制，使得即使面对复杂背景下的微小目标也能保持较高的准确性。