在当前的计算机视觉领域，目标检测作为一项核心技术任务，广泛应用于自动驾驶、视频监控、无人机识别等多个场景。然而，在实际应用中，由于目标存在尺度变化大、遮挡严重以及背景复杂等问题，使得目标检测的准确性和鲁棒性面临巨大挑战。为了应对这些问题，研究者提出了多种模型架构，其中特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，简称FPN）因其出色的多尺度特征提取能力而备受关注。本文将深入探讨FPN如何通过构建多层次特征表示来有效提升目标检测的性能。
首先，我们需要理解传统卷积神经网络（CNN）在处理多尺度目标时的局限性。典型的CNN结构通常会输出单一尺度的特征图，这种设计虽然能够提取出较强的语义信息，但在面对不同尺寸的目标时往往表现不佳。例如，小目标在高层特征图中可能已经被压缩成一个点，导致无法有效识别；而大目标则可能因为低层特征图语义信息不足而难以准确定位。因此，如何在不同层级之间进行有效的信息融合，成为提高目标检测精度的关键问题之一。
FPN的核心思想是通过自上而下和横向连接的方式，将深层语义强但空间分辨率低的特征图与浅层语义弱但空间分辨率高的特征图相结合，从而构建出具有丰富语义信息且保留高分辨率的空间特征金字塔。这一机制使得每一层的特征图都具备了良好的语义表达能力和细节保留能力，进而提升了模型对多尺度目标的感知能力。
具体来说，FPN由三部分组成：自底向上的主干网络（Backbone）、自顶向下的路径（Top-down Path）以及横向连接（Lateral Connections）。主干网络通常是像ResNet这样的经典CNN结构，用于提取不同层次的基础特征。这些特征图从底层到顶层依次具有更高的语义信息和更低的空间分辨率。自顶向下路径则通过上采样操作将高层特征图放大至与低层特征图相同的尺寸，并通过横向连接将两者相加或拼接，从而实现特征融合。最终，每一层都会生成一个增强后的特征图，用于后续的目标检测任务。
在目标检测框架如Faster R-CNN中引入FPN后，区域建议网络（RPN）和分类器可以利用多尺度特征图来生成更精确的边界框和类别预测。例如，在RPN阶段，每个特征层对应特定尺度的目标，从而避免了传统方法中使用固定尺度滑动窗口带来的信息损失。而在RoI Pooling阶段，FPN可以根据候选区域的大小选择合适的特征层进行特征提取，进一步提高了检测精度。
此外，FPN的优势还体现在其通用性和可扩展性上。它不仅可以被集成到基于区域提议的目标检测器中（如Faster R-CNN），也可以被应用于单阶段检测器（如RetinaNet），形成所谓的“PANet”或“BiFPN”等改进版本。这些变体在COCO等主流目标检测数据集上取得了优异的表现，证明了FPN结构的有效性和广泛适用性。
除了在目标检测中的应用，FPN的思想也被广泛迁移到其他视觉任务中，如图像分割、姿态估计和实例分割等领域。例如，在Mask R-CNN中结合FPN结构，可以在保持高精度的同时更好地处理不同尺度的对象实例，从而提升整体分割效果。
综上所述，特征金字塔网络通过多层级特征融合机制，解决了传统目标检测模型中尺度不一致带来的性能瓶颈。它不仅提升了检测精度，还增强了模型对复杂场景的适应能力。随着深度学习技术的不断发展，FPN及其衍生结构将继续在计算机视觉领域发挥重要作用，为构建更加智能和高效的视觉系统提供坚实基础。