FPN论文导读

Feature Pyramid Networks for Object Detection (CVPR 2017)

特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件, 但目前的一些目标检测模型并没有采用这一方案，部分原因是因为这样需要更多的计算资源。

由于卷积网络的结构，只利用一层的feature map会存在一些问题：低层的特征虽然有着高分辨率的，但是语义信息不够完善；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。同时，有部分的工作利用到了多层的信息，但是这些特征往往被单独的用来直接预测，单层特征的缺陷依然是存在的。

在本文中，我们利用深度卷积网络内在的多尺度、金字塔分级来构造具有很少额外成本的特征金字塔，开发了一个具有横向连接的自上而下体系结构，用于构建各种尺度上的高级语义特征图，称之为FCN，并取得了SOTA的效果。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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