FPN中应用dropout应该用在什么地方

Feature Pyramid Network (FPN) 是一种用于目标检测的网络结构，它包括从不同层次的特征图中提取特征，然后将它们融合成一个金字塔形状的特征图以进行目标检测。在 FPN 中，dropout 可以应用在不同的地方：

1. 在输入层：将 dropout 应用在输入层可以防止模型过拟合，同时可以帮助模型更好地学习到输入数据的噪声和变化。

2. 在特征提取层：可以将 dropout 应用在特征提取层，以减少特征之间的相关性和共线性，从而避免模型过拟合。

3. 在分类器层：可以将 dropout 应用在分类器层，以减少分类器的过拟合，并提高模型的泛化能力。

需要注意的是，应用 dropout 时需要权衡模型的性能和训练时间，因为 dropout 会增加模型的计算量。