↑: [[G検定に関する知識]] - ボトムアップとトップダウン両方の経路を持つ - 通常の画像から特徴を抽出する[[ボトムアップ経路]] - 深い層から浅い層へ戻す[[トップダウン経路]] - 横方向接続で特徴を結合する - トップダウンとボトムアップの同じ解像度の特徴マップを横方向接続して結合 - 特に小さな物体の検出性能を向上させる - ピラミッド状に構築された複数解像度の特徴マップをそれぞれ毒ちつした予測に使う - [[CNN]]の[[特徴マップ]]をピラミッド状に構築・統合するアーキテクチャ - [[zk/core/FPN|FPN]]の浅い層は「高解像度だが意味が弱い情報」 - [[zk/core/FPN|FPN]]の深い層は「低解像度だが意味が強い情報」 - [[トップダウン経路]]と[[スキップ結合]]を用いて融合させる - これにより意味も位置も強い[[特徴マップ]]を作成でできる - Linら 2017。RetinaNet（One-Stage検出器）のバックボーンとしても使われる - ひっかけ：ボトムアップのみで各スケールの特徴マップを独立に使うのは**SSD**。FPNの本質は**トップダウンパス＋ラテラル（横方向）結合**による融合 - 異なるスケールの特徴マップを組み合わせる物体検出用モジュール - 大きい物体も小さい物体も同時に検出できる（スケール変化に強い） - Faster R-CNNと組み合わせて使われることが多い - cf. [[物体検出]], [[R-CNN]], [[YOLO]]