构建高效金字塔网络架构，打造高准确率的检测器

计算机视觉领域中的目标检测是一个重要且具有挑战性的任务，它在许多实际应用中发挥着关键作用。为了达到高准确率的检测效果，并在处理不同尺度的目标时保持高效性，金字塔网络架构成为了一个常用的选择。本文将介绍如何构建一个高效的金字塔网络架构，并使用源代码演示其在目标检测任务中的应用。

金字塔网络架构的核心思想是通过多尺度的特征图来检测不同大小的目标。这种架构可以通过在不同层级上构建特征金字塔来实现。具体而言，我们可以在网络的不同层级上提取特征，并将这些特征图进行融合，以获取多尺度的表示。下面是一个示例代码，用于构建金字塔网络架构：

import torch
import torch.nn as nn

class PyramidNetwork(nn.Module):
    def<