Чем PANet улучшает FPN?

PANet (Path Aggregation Network) улучшает FPN (Feature Pyramid Network) за счёт более эффективного объединения и распространения информации между уровнями пирамиды признаков.

Основные улучшения PANet по сравнению с FPN:

• Обратное распространение информации снизу вверх: В FPN информация передаётся сверху вниз (от высокоуровневых к низкоуровневым признакам), а PANet добавляет дополнительный путь снизу вверх, что позволяет более полно использовать детали из низкоуровневых признаков.
• Улучшенная агрегация признаков: PANet использует механизм Path Augmentation, который усиливает связь между уровнями пирамиды, улучшая представление объектов разных масштабов.
• Adaptive Feature Pooling: PANet применяет адаптивный pooling для более точного выделения признаков объектов.

В итоге PANet обеспечивает более точное обнаружение объектов, особенно мелких и средних размеров, за счёт более богатого и сбалансированного объединения признаков разных уровней.

Примерно можно представить, что если FPN строит пирамиду признаков с потоком сверху вниз, то PANet добавляет обратный поток снизу вверх, создавая двунаправленную связь для лучшего контекстного понимания.