Feature Pyramid Networks for Object Detection
ResNetなど、ConvNetでは強い特徴になるほど一般的には解像度が下がってしまう。 提案手法では、解像度が低く強い特徴マップから、解像度が高く強さも保った特徴マップを出力する。
Bottom-up pathway: The bottom-up pathway is the feedforward computation of the backbone ConvNet.
Topdown pathway and lateral connections:
低解像度で強い特徴マップから高解像度な特徴マップを作っていく。
粗い特徴マップから最近傍補間で2倍にアップスケールしていく。
これらの特徴マップはbottom-up pathwayの同じサイズの特徴マップとマージされる。（lateral connection）
lateral connectionには1x1でチャネル数固定のconvolutional layerを掛ける。
