特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）是一种用于物体检测和语义分割的深度神经网络。它通过在多个尺度上构建特征金字塔，以提取不同尺度下的物体特征，从而提高检测和分割的准确性。FPN的核心思想是通过跨层连接和顶层特征金字塔来构建特征金字塔，同时保留高层特征的语义信息和低层特征的空间信息。
在FPN中，跨层连接将高分辨率的低层特征与高层特征相结合，从而提高了低层特征的语义表达能力。而顶层特征金字塔则是由高层特征逐步向下传递，通过进行上采样和特征融合等操作，生成一系列不同尺度的特征金字塔。最终，FPN将这些特征金字塔与目标检测或语义分割的网络结构相结合，实现对不同尺度物体的精确检测和分割。
FPN的一个重要应用是在目标检测中，特别是在单阶段目标检测器（如YOLO和SSD）中。使用FPN，单阶段目标检测器可以更好地处理不同大小和尺度的目标，并在保持检测速度的同时提高检测性能。此外，FPN还可以应用于图像分割任务中，如Mask R-CNN中，以提高分割精度。FPN已经成为目标检测和语义分割领域的重要技术，并在各种计算机视觉应用中得到广泛应用。
在FPN之前，常用的方法是在图像的不同尺度上进行滑窗检测或者先对图像进行尺度变换，然后对变换后的图像进行检测。这些方法的缺点是计算量大、效率低，并且容易丢失重要的物体信息。而FPN可以自适应地构建特征金字塔，不需要对图像进行尺度变换，从而减少了计算量和时间成本，提高了检测和分割的准确性。
总之，特征金字塔网络是一种有效的深度神经网络，通过构建特征金字塔，可以提高物体检测和语义分割的准确性和效率，是计算机视觉领域的重要技术之一。
