本文将介绍目标检测领域的经典方法与训练技巧，关注多尺度特征融合与特征金字塔网络（FPN）等改进方法。在目标检测中，SSD首先提出在 Backbone 的不同层输出进行检测，以同时利用不同层次的信息。尽管这种策略提高了对不同尺度物体的检测能力，但也导致了效率的降低，并且低层特征提供的信息不足，直接检测的计算量大。

为解决这一问题，人们提出了特征金字塔网络（FPN）。不同于传统图像金字塔，FPN通过深度网络提取的不同层级特征堆叠而成，基于堆叠基础上实现特征融合，从而实现对不同尺度物体的有效检测。FPN仅包含自上而下的融合路径，金字塔顶层缺乏底层的细节信息。为弥补这一不足，路径聚合网络（PANet）被提出，它在FPN基础上增加自下而上的融合路径，通过更充分的特征融合提高检测效果。

PANet将底层细节通过较短路径融合到上层，简化特征融合过程。通过调整卷积参数，网络能够学习如何进行有效的特征融合。此方法使得两个部分（top-down与down-top）在利用顶层特征检测时既保留了细节信息，又避免了纹理缺失的问题。

为进一步优化特征融合，EfficientNet提出了双向特征金字塔（Bi-FPN）。Bi-FPN保留了FPN与PANet的结构，但在设计上进行了调整。引入了远跳连接，类似于ResNet中的结构，以分散梯度并防止退化。同时，Bi-FPN删除了单边连接，避免了不必要的卷积操作，简化了网络结构。

除了以上提到的改进方法，还有引入注意力机制、通过GAN还原底层细节等思路，以提升检测性能。这些方法为解决多尺度特征融合问题提供了多种可能，为研究人员和开发者提供了丰富的探索空间。