改进YOLOv3：基于独立自注意力层的纯注意力FPN+PAN结构

### FPN与PAN网络架构差异 #### 架构设计 FPN（Feature Pyramid Network）引入了一条自顶向下的路径来增强特征图的语义信息[^2]。这种设计使得高层次、富含语义的信息能够被传播到低层次特征中，从而改善了检测性能。 相比之下，PAN（Path Aggregation Network）不仅包含了FPN中的自顶向下路径，还额外加入了一条自底向上的路径用于加强位置敏感度的信息传递[^4]。这样的双重路径机制让PAN可以更有效地捕捉不同尺度的目标对象，并且在细粒度识别方面表现更好。 #### 特征融合策略 在特征融合过程中，FPN采用的是简单的逐元素相加方式将高分辨率和低分辨率特征相结合[^1]。然而，在实践中发现这种方法可能无法充分考虑到各个层级间的重要性差异。 为了改进这一点，PAN借鉴注意力机制的思想给不同的跨层连接分配可学习权重，这有助于更加灵活地调整各部分贡献比例并优化最终输出质量。 ### 应用场景比较 当面对单一类别或者较大尺寸物体为主的任务时，如自然风景摄影中的建筑物分割，FPN已经足够胜任因为其擅长于提供强大的全局上下文理解力[^3]。 而对于涉及多种大小目标混合存在的情况，则推荐使用PAN。例如城市街景监控视频分析里既有远处的小汽车又有近处的大卡车，此时PAN凭借出色的多尺度适应性和精准定位能力会带来更好的结果。 ```python def compare_fpn_pannet(): """ A simple function to illustrate the difference between FPN and PAN. Returns: dict: Comparison of features, architecture differences, and applications. """ comparison = { 'Architecture': {'FPN': 'Top-down path only', 'PAN': 'Both top-down & bottom-up paths'}, 'Feature Fusion Strategy': {'FPN': 'Element-wise addition', 'PAN': 'Weighted fusion with attention-like mechanism'}, 'Application Scenarios': {'FPN': 'Single category or large objects detection', 'PAN': 'Multiple sizes object coexistence'} } return comparison ```