检测不同尺度的物体一直是计算机视觉领域中比较有挑战性的事情．我们先从之前的工作出发，并对比FPN比起之前的工作有哪些改进． 之前的工作 Featurized image pyramid 思路是对于同一张图，生成不同的scale，然后每个scale的image单独去做检测． 这个方法是手工设计feautre时代的常用办法． 这个办法是比较显然的，也的确可以解决检测不同尺度物体的问题． 缺点非常明显...inference的速度几乎和scale的个数线性相关． 以及由于显存的开销，没办法做end-to-end 的training. Single feature map 再之后，手工设计的feature逐渐被由CNN生成 …