論文閱讀五：《Path Aggregation Network for Instance Segmentation》

一、論文出發點    1、神經網絡中，低層特徵主要是一些邊緣輪廓信息，有助於定位，而高層特徵是一些語義信息，有助於分類，在FPN中提出了top-to-down的多層特徵融合的線路，來增加每層特徵的豐富性，但是，整個網絡，例如Mask R-CNN中，低層特徵流向高層特徵的路線過長，導致高層特徵中包含的定位信息比較少。     2、Mask R-CNN中，大size的proposal被分配到高層特徵，

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