lightfpn darknet

### LightFPN 架构解析

LightFPN 是一种轻量级特征金字塔网络（Feature Pyramid Network），旨在提升目标检测模型的性能，特别是在资源受限环境下。在 Darknet 实现中，LightFPN 被集成到 YOLO 系列模型中以增强其多尺度特征提取能力。

#### 特征融合机制
LightFPN 采用自顶向下的路径聚合不同层次的特征图。具体来说，在 Darknet 中实现时，会从最深的卷积层开始逐步上采样并与浅层特征进行逐元素相加或拼接操作[^2]。这种结构有助于捕捉图像中的细粒度信息以及全局上下文信息。

def light_fpn(features):
    """
    Implementing the Light FPN structure within Darknet framework.
    
    Args:
        features (list): List of feature maps from different levels
    
    Returns:
        list: Enhanced multi-scale feature representations
    """
    # Top-down pathway with lateral connections
    p5 = conv_block(features[-1], filters=256, kernel_size=(1, 1))
    p4 = upsample_and_add(p5, features[-2])
    p3 = upsample_and_add(p4, features[-3])

    return [p3, p4, p5]

def upsample_and_add(x, y):
    """Upsample tensor `x` and add it element-wise to tensor `y`."""
    _, H, W, _ = tf.shape(y)
    x_upsampled = tf.image.resize(x, size=[H.value, W.value], method='nearest')
    return tf.add(x_upsampled, y)

def conv_block(input_tensor, filters, kernel_size):
    """A simple convolution block as an example"""
    x = Conv2D(filters=filters,
               kernel_size=kernel_size,
               padding="same")(input_tensor)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    return x

#### 使用方法
为了利用 LightFPN 提升检测效果，可以在 Darknet 配置文件中指定启用此模块，并调整相应的超参数设置。通常情况下，只需修改配置文件中的几行代码即可完成集成工作：

- 修改 backbone 结构定义部分，确保最后一阶段输出多个尺度的特征；
- 添加 LightFPN 层次描述符至 neck 组件位置；
- 更新 head 设计以便接收并处理来自 LightFPN 输出的不同分辨率特征映射。