FPN及其feature map特徵融合（CVPR2016：Feature Pyramid Networks for Object Detection）

1 feature map的計算 以feature map的大小區分conv1 conv2 … 在conv1或conv2中feature map的大小是不變的，從conv1到conv2的某種操作feature map大小纔會改變。 以VGG16爲例，padding=0的池化操作改變feature map大小。 實際上在卷積或池化後： feature map size = output size n

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