实验 Fast RCNN 时，需要固定 FPN+RPN 提取的 proposal 结果。在 Fast RCNN 里，FPN 主要应用于选择提取哪一层的 feature map 来做 ROI pooling。假设特征金字塔结果对应到图像金字塔结果。定义不同 feature map 集合为 {P2, P3, P4, P5}，对于输入网络的原图上 w*h 的 ROI，选择的 feature map 为 Pk，其中（224 为 ImageNet 输入图像大小）：

类似于 RPN 的实验，对比了原有网络，以及不同改变 FPN 结构的 Fast RCNN 实验，实验结果为：

实验发现 FPN 筛选 ROI 区域，同样对于 Fast RCNN 的小物体检测精度有大幅提升。同时，FPN 的每一步都必不可少。

最后，FPN 对比整个 Faster RCNN 的实验结果如下：

对比其他单模型方法结果为：

最后是在 FPN 基础上，将 RPN 和 Fast RCNN 的特征共享，与原 Faster CNN 一样，精度得到了小幅提升。

FPN+Faster RCNN 的方法在 COCO 数据集上最终达到了最高的单模型精度。

总结起来，本文提出了一种巧妙的特征金字塔连接方法，实验验证对于物体检测非常有效，极大提高了小物体检测性能，同时由于相比于原来的图像金字塔多尺度检测算法速度也得到了很大提升。

CVPR 现场 QA：

1. 不同深度的 feature map 为什么可以经过 upsample 后直接相加？

A：作者解释说这个原因在于我们做了 end-to-end 的 training，因为不同层的参数不是固定的，不同层同时给监督做 end-to-end training，所以相加训练出来的东西能够更有效地融合浅层和深层的信息。

2. 为什么 FPN 相比去掉深层特征 upsample(bottom-up pyramid) 对于小物体检测提升明显？（RPN 步骤 AR 从 30.5 到 44.9，Fast RCNN 步骤 AP 从 24.9 到 33.9）

A：作者在 poster 里给出了这个问题的答案

对于小物体，j2直播，一方面我们需要高分辨率的 feature map 更多关注小区域信息，另一方面，如图中的挎包一样，需要更全局的信息更准确判断挎包的存在及位置。

3. 如果不考虑时间情况下，image pyramid 是否可能会比 feature pyramid 的性能更高？

A：作者觉得经过精细调整训练是可能的，但是 image pyramid 主要的问题在于时间和空间占用太大，而 feature pyramid 可以在几乎不增加额外计算量情况下解决多尺度检测问题。

Momenta 系列专栏：

第一篇：CVPR 2017论文解读：用于单目图像车辆3D检测的多任务网络