特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，简称FPN）是一种用于目标检测的深度神经网络，它能够融合不同尺度的特征，提高检测精度，并且解决小物体检测的问题。
FPN的原理
FPN的原理是基于特征金字塔，它通过构建多个特征层，每层特征分别从不同尺度提取特征，这样就能够捕捉不同尺度的特征。在FPN中，每层特征由上一层特征经过特征融合和上采样得到，最终形成一个金字塔结构，从而能够抓取更多不同尺度的特征，提高检测精度。
FPN的使用方法
FPN的使用方法主要分为四步：
- 使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）提取图像特征，得到特征图；
- 使用特征融合网络（Feature Fusion Network，简称FFN）将特征图融合，得到新的特征图；
- 使用上采样网络（Upsampling Network，简称UN）将特征图上采样，得到新的特征图；
- 使用检测网络（Detection Network，简称DN）对特征图进行检测，得到检测结果。
以上就是FPN的使用方法，它能够有效提高检测精度，并且解决小物体检测的问题。