FPN网络理解

1.什么是FPN

                          

 

 fpn设计动机：1.高层特征向低层特征融合，增加低层特征表达能力，提升性能

                        2.不同尺度的目标可以分配到不同层预测，达到分而治之。

fpn设计细节：1*1的卷积是让最左侧的三个特征图的通道保持一致，从而可以进行特征融合

 2.FPN的功效被夸大了

其实，fpn真正起作用的是分而治之的策略，特征融合的作用其实很有限，此外fpn存在消耗大量显存，降低推理速度。

3.让FPN发挥最大作用

                        

  对于方形的物体，我们会使用合适的head进行预测。但是对于细长的如果使用fcos的分配方式会使用更高层的head进行预测。然而正因为使用了更加高层的head进行预测，感受野虽然变大了，但是命中次数降低。所以我们可以改变fcos的分配方式，用一个较低的head进行预测，在配合fpn 的使用做到命中次数多感受野大。所以，一些细长物体是比较适合使用FPN结构。