FPN：目標檢測常用的特徵提取方法

FPN：目標檢測常用的特徵提取方法 常規的特徵提取方法 多維度的目標檢測一直以來都是通過對輸入圖像進行不同程度的縮小或擴大來對圖像做特徵組合，即圖像金字塔的方式，例如人臉檢測MTCNN網絡就是圖像金字塔方式輸入，這種方法能有效表達出圖像上的各種維度特徵，對最終檢測效果提升很明顯，但是對硬件及內存要求較高，同時比較耗時。 只用單一維度的圖像作爲網絡輸入，在經過多次CNN網絡模型提取特徵，這種方式因爲

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