Feature Pyramid Network

定义 Definition

Feature Pyramid Network（FPN）：一种用于计算机视觉（尤其是目标检测与实例分割）的多尺度特征融合网络结构。它通过自顶向下（top-down）的路径与横向连接（lateral connections），把高层语义信息传递到高分辨率特征图上，从而更好地检测不同尺寸的目标。（也常简称为 FPN。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈfiːtʃər ˈpɪrəmɪd ˈnɛtˌwɝːk/

例句 Examples

FPN helps the detector find small objects.
FPN 能帮助检测器找到小目标。

By combining high-level semantics with fine-grained spatial details, a Feature Pyramid Network improves multi-scale detection performance without a large increase in computation.
通过将高层语义与精细的空间细节结合起来，特征金字塔网络能在不显著增加计算量的情况下提升多尺度检测性能。

词源 Etymology

该术语由三部分构成：feature（特征）指神经网络中间层产生的表示；pyramid（金字塔）借用图像金字塔/多尺度表示的概念，强调从粗到细的层级结构；network（网络）指深度神经网络整体架构。FPN 作为一个具体方法名在学术界广泛流行，主要源自 2017 年提出的经典论文与随后的检测框架采用。

相关词 Related Words

• Backbone
• Neck
• Feature Map
• Multi-Scale
• Image Pyramid
• Top-Down
• Lateral Connection
• PANet
• RetinaNet
• Mask R-CNN

文学与著名作品 Literary & Notable Works

• “Feature Pyramid Networks for Object Detection”（Lin et al., 2017）——首次系统提出 FPN 架构并在目标检测上验证效果。
• “Mask R-CNN”（He et al., 2017）——在检测/分割框架中采用 FPN 作为多尺度特征融合组件。
• “Focal Loss for Dense Object Detection (RetinaNet)”（Lin et al., 2017）——常与 FPN 搭配使用以提升密集检测性能。
• Detectron / Detectron2 官方文档与模型配置（Facebook AI Research）——大量实现与实验设置中直接使用 FPN 作为标准组件。