PANet具体原理详细介绍

PANet是一种用于目标检测的神经网络模型，它采用了金字塔式的特征提取方法，将不同尺度的特征图进行融合，从而提高了检测的准确率。具体来说，PANet包括两个主要的模块：FPN和PAN。FPN用于生成金字塔式的特征图，PAN则用于将这些特征图进行融合。PAN的融合方式是通过自适应池化和卷积操作，将不同尺度的特征图进行融合，从而得到更加准确的目标检测结果。