【目標檢測】FPN

http://www.pianshen.com/article/3874301173/

https://cloud.tencent.com/developer/article/1418870

實戰：https://blog.csdn.net/Angela_qin/article/details/80944604

Feature Pyramid Networks for Object Detection(用於目標檢測的特徵金字塔網絡)

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1612.03144
論文翻譯：http://noahsnail.com/2018/03/20/2018-03-20-Feature Pyramid Networks for Object Detection論文翻譯——中英文對照/
論文詳解：
1、https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79494534
2、https://xmfbit.github.io/2018/04/02/paper-fpn/
論文代碼：
1、(pytorch) https://github.com/kuangliu/pytorch-fpn
2、(caffe) https://github.com/unsky/FPN

3、（tensorflow）https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow

三、FPN總結

FPN能夠很好的處理小目標：

• FPN可以利用經過top-down模型後的那些上下文信息（高層語義信息）；
• 對於小目標而言，FPN增加了特徵映射的分辨率（即在更大的feature map上面進行操作，這樣可以獲得更多關於小目標的有用信息）；