在现代计算机视觉任务中，目标检测作为核心问题之一，广泛应用于自动驾驶、视频监控、图像理解等领域。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，卷积神经网络（CNN）已经成为目标检测模型的基础结构。然而，在面对不同尺度的目标时，传统CNN架构往往难以兼顾精度与效率。为了解决这一难题，特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，简称FPN）应运而生，并在多个主流检测框架中展现出卓越的性能。
一、目标检测中的尺度挑战
目标检测需要从图像中识别出多个类别的物体，并给出它们的位置信息。在实际场景中，目标的尺度变化极大，例如一张图片中可能同时存在远处的小型车辆和近处的大型卡车。这种尺度差异对模型提出了更高的要求：模型不仅要在高层语义特征中识别物体类别，还要在低层细节特征中精确定位物体位置。
传统的单尺度特征提取方法（如Faster R-CNN中的ROI Pooling）在处理多尺度目标时效果有限。虽然可以通过图像金字塔（Image Pyramid）的方式增强多尺度感知能力，但这种方法计算开销大，难以满足实时性需求。因此，如何在不显著增加计算成本的前提下实现高效的多尺度特征提取，成为提升检测性能的关键。
二、特征金字塔网络的基本结构
特征金字塔网络（FPN）最早由Tsung-Yi Lin等人在2017年提出，主要用于改进Faster R-CNN中的特征提取方式。其核心思想是利用自上而下（Top-down）和横向连接（Lateral Connection）机制，将深层语义信息与浅层空间信息进行融合，从而构建一个具有强大多尺度表示能力的特征金字塔。
FPN的基本结构包括以下几个关键部分：
1. 自底向上路径（Bottom-up Path）：这部分通常采用标准的卷积网络（如ResNet）来提取各层级的特征图。每一层输出的特征图具有不同的分辨率和语义层次。
2. 自顶向下路径（Top-down Path）：该路径通过上采样操作将高层特征图放大至低层特征图的尺寸，使得高层语义信息能够传递到低层，增强其表达能力。
3. 横向连接（Lateral Connections）：在相同空间分辨率的特征图之间建立横向连接，将自底向上的低层特征与自顶向下的高层特征进行融合，保留更多细节信息的同时提升语义表达。
4. 最终特征输出层：经过融合后的特征图被送入后续的目标检测模块（如RPN或ROI Align），用于生成候选框并进行分类与定位。
三、FPN如何提升检测性能
FPN之所以能有效提升目标检测性能，主要体现在以下几个方面：
#1. 多尺度特征融合
FPN通过融合不同层级的特征图，使得每一层都具备丰富的语义信息和空间细节。这种设计让模型在处理不同尺度的目标时更加鲁棒。例如，在检测小目标时，融合后的特征图可以提供更强的空间分辨率；而在检测大目标时，高层语义特征则有助于更准确地识别类别。
#2. 提升小目标检测能力
在传统检测模型中，小目标由于在原始图像中占据像素较少，容易在多次下采样过程中丢失信息。FPN通过引入横向连接，将低层特征与高层特征结合，显著增强了小目标的表征能力。实验表明，在COCO等数据集上，使用FPN的目标检测器在小目标上的mAP（mean Average Precision）指标有明显提升。
#3. 高效的特征复用机制
相比于传统的图像金字塔方法，FPN仅需一次前向传播即可获得多尺度特征，无需对输入图像进行多次缩放，从而大大降低了计算复杂度。这使得FPN可以在保持高性能的同时，满足实际应用中对速度的要求。
#4. 灵活的模块化设计
FPN作为一个通用的特征提取模块，可以灵活嵌入到多种检测框架中，如Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet等。它的可扩展性也促使了后续一系列变体的提出，如PANet（Path Aggregation Network）、BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）等，进一步提升了检测性能。
四、FPN在主流检测框架中的应用
FPN自提出以来，迅速被广泛应用于各类目标检测任务中。以下是一些典型的应用实例：
- Faster R-CNN + FPN：将FPN替代原来的特征提取模块，使得RPN和Fast R-CNN头都能基于多尺度特征图进行预测，显著提高了检测精度。
- Mask R-CNN + FPN：在实例分割任务中，FPN帮助模型更好地捕捉不同尺度对象的边界信息，提升了分割质量。
- RetinaNet + FPN：在单阶段检测器中，FPN的引入解决了以往单阶段模型在小目标检测方面的短板，使RetinaNet在保持高速度的同时达到接近两阶段模型的精度。
此外，FPN还被集成进YOLO系列、SSD等主流检测框架中，形成了如YOLOv5-FPN、EfficientDet等高效检测系统。
五、FPN的变体与发展
为了进一步优化FPN的性能，研究人员提出了多种改进方案：
- PANet（Path Aggregation Network）：在FPN的基础上增加了自底向上的路径增强模块，强化了特征传播路径，提升了检测精度。
- BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）：允许特征在自顶向下和自底向上两个方向上传播，并引入加权融合策略，使得信息流动更加高效。
- NAS-FPN：通过神经网络架构搜索（NAS）自动设计特征金字塔结构，探索最优的特征融合方式。
这些变体在多个公开数据集上均取得了优于原始FPN的检测性能，推动了目标检测领域的持续进步。
六、总结
特征金字塔网络（FPN）通过构建多尺度特征融合机制，有效地解决了目标检测中尺度变化带来的挑战。它不仅提升了模型对小目标的检测能力，还在计算效率与灵活性方面表现出色，成为现代检测系统不可或缺的一部分。随着FPN及其变体的不断发展，我们有理由相信，未来的目标检测模型将在精度、速度与鲁棒性方面取得更大的突破。