yolov8中的pan+fpn结构图

在YOLOv4中，Pan+FPN（Path Aggregation Network + Feature Pyramid Network）结构是一种用于目标检测的网络结构。它的主要目的是通过多层级的特征融合来提高目标检测的准确性和召回率。

Pan结构是YOLOv4中引入的一种特征融合模块，它通过将低层级的特征与高层级的特征进行融合，实现了不同尺度特征的信息交流。Pan结构包含了两个部分：上采样模块和特征融合模块。

上采样模块使用反卷积操作将低层级的特征图上采样到与高层级特征图相同的尺寸，以便进行后续的特征融合。

特征融合模块将上采样后的低层级特征图与高层级特征图进行逐元素相加，实现了不同尺度特征的融合。这样做的好处是可以保留低层级特征图中的细节信息，并且将高层级特征图中的语义信息传递给低层级特征图。

FPN结构是一种用于目标检测的特征金字塔网络，它通过在不同层级的特征图上进行特征融合，实现了多尺度的目标检测。FPN结构包含了两个部分：自顶向下的特征传播和横向连接。

自顶向下的特征传播是指从高层级特征图向低层级特征图传递信息，以便将高层级的语义信息传递给低层级的细节信息。

横向连接是指在自顶向下的特征传播过程中，将高层级特征图与低层级特征图进行融合，以实现多尺度的特征融合。

通过Pan+FPN结构的使用，YOLOv4可以同时利用不同尺度的特征信息进行目标检测，提高了检测的准确性和召回率。