FPN纪要

FPN本身不是检测算法，只是一个特征提取器。它需要和其他检测算法结合才能使用。
直接使用不同深度的卷积层生成的feature map，但较浅层的feature map上包含的低等级特征会干扰分类的精度。FPN提出的方法是在高等级feature map上将特征向下回传，反向构建特征金字塔。
如下图：

如图所示，将高等级特征上采样，然后与低级特征进行逐元素相加（lateral connection），构成这一深度上的特征。这种操作的信念是，低等级的feature map包含更多的位置信息，高等级的feature map则包含更好的分类信息，将这两者结合，力图达到检测任务的位置分类双要求。

其他要点后续一一补充。