FPN， 全称Feature Pyramid Networks，是一种先进的神经网络结构，基本上用于解决不同尺寸物体检测的问题。它，高大层网络擅长远巨大目标检测。

下面我将通过一个轻巧松的FPN实现示例， 用keras框架和ResNet50作为底层特征提取网络，来具体讲解FPN的构建过程。

pyramid_features = fpn_network

三、 FPN的基本上特点

1. 习惯不同巨大细小物体的检测

base_net = ResNet50c2, c3, c4, c5 = base_net.outputs

2. 顶层特征回归网络

3. 容易于实现

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import backend as Kfrom tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Add, UpSampling2D, Concatenatedef ResNet50: passdef fpn_network: passinput = Input)base_net = ResNet50c2, c3, c4, c5 = base_net.outputspyramid_features = fpn_network

FPN作为一种新鲜型的神经网络结构，凭借其优秀的目标检测性能和习惯性，在目标检测领域中备受关注。它上的问题。一边，FPN的轻巧松实现和容易于融合的特性，也使其成为目标检测领域的烫门网络结构。

FPN能足够利用CNN网络的参数共享，在许多任务的目标检测中搞优良网络效率。一边，它在检测后来啊的准确度方面也有不错的表现。

1. 底层特征提取网络

2. 高大效的目标检测性能

顶层特征回归网络由优良几个卷积层组成，输入由底层特征提取网络提取的特征图和后输出到头来的目标检测后来啊。其中，顶层特征金字塔由优良几个FPN层组成，各层之间通过横向连接进行信息传递和特征整合。

FPN可广泛应用于各种目标检测领域，如人脸识别、车辆检测、行人检测等。一边，它也能与其他网络结构融合，进一步搞优良目标检测性能。

FPN的架构轻巧松，容易于实现，无需太许多特殊设计，所以呢也轻巧松被引入其他网络结构中。

Feature Pyramid Networks 是一种用于目标检测的神经网络结构。老一套的CNN网络在检测物体时只能在固定巨大细小的特征图上检测，弄得对不同巨大细小的物体检测效果差异很巨大。FPN就是为了解决这一问题而设计的网络结构。FPN的核心思念是构建一个具有许多层特征金字塔形式的网络，。

底层特征提取网络通过优良几个卷积层提取不同尺寸的特征图。这些个特征图会在后续处理中被上采样和合并到顶层特征金字塔中。