🌈 在深度学习领域，特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）是一种非常有效的多尺度目标检测方法。它通过构建一个自上而下的架构和横向连接，使得模型能够有效地利用不同层次的特征信息，从而提高检测精度。

🌟 FPN的核心思想是通过卷积层生成一系列不同尺度的特征图，并且使用自上而下的路径以及横向连接来融合这些特征图。这样一来，不仅低层特征图中的细节信息得以保留，高层特征图中的语义信息也能被充分利用。

📊 这种设计对于处理图像中的小物体检测问题尤其有效。通过结合不同层次的信息，模型可以在保持对大物体检测能力的同时，也提升对小物体的识别准确率。

🔍 除此之外，FPN还具有较好的通用性和灵活性，可以很容易地集成到现有的单阶段或双阶段检测器中，如RetinaNet或Faster R-CNN等，进一步提升其性能。

💡 总之，FPN凭借其出色的多尺度特征融合能力，在目标检测任务中展现了强大的潜力和应用价值。