yolov5中FPN与PAN的工作原理

在 YOLOv5 中，FPN（Feature Pyramid Network）和 PAN（Path Aggregation Network）是用于提取不同尺度的特征图并将它们融合在一起，以提高目标检测的精度和效率。

FPN 是一种金字塔式的特征提取网络，它在底层网络中添加了额外的侧边分支，以提取不同尺度的特征图。这些特征图通过上采样和下采样进行缩放，然后进行逐层融合，以生成具有不同分辨率的特征金字塔。这些金字塔中的每个层次都可以用于检测不同大小的目标。

PAN 利用 FPN 生成的特征金字塔，通过使用一种叫做 Path Aggregation 的方法，将不同分辨率、不同尺度的特征图进行融合，使得网络可以更好地检测各种尺寸的目标。具体来说，PAN 在 FPN 的基础上，增加了一个额外的特征融合层，对来自 FPN 的低分辨率特征图和高分辨率特征图进行融合，然后将这些融合后的特征图传递给后续的检测层进行目标检测。

FPN 和 PAN 的结合可以帮助网络更好地处理不同大小和尺度的目标，提高目标检测的精度和效率。