FPN作用
类似图像金字塔，在论文笔记中记录的一样，模拟人的视觉，从远到近观察物体：
顶部-低分辨率 检测到的是尺寸更大的物体
底部-高分辨率 检测到的是尺寸更小的物体
FPN提出
- a每层都预测一次，缺点：计算量太大
- b最后一层预测，浅层关注细节，高层关注语义，所以很多网络(AlexNet\VGG\ResNet（有考虑一点连接上层信息）)使用最后一层预测类别
- c应该是b的基础上多加上浅层的预测输出，缺点：不鲁棒
- d就是FCN，L2 1*1卷积降维，L4上采样，处理后相加得L5
其他
待完善…
参考
FPN详解
