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yolo4的neck结构采用该模式，我们将Neck部分用立体图画出来，更直观的看下两部分之间是如何通过FPN结构融合的。

如图所示，FPN是自顶向下的，将高层特征通过上采样和低层特征做融合得到进行预测的特征图。Neck部分的立体图像，看下两部分是如何通过FPN+PAN结构进行融合的。

和Yolov3的FPN层不同，Yolov4在FPN层的后面还添加了一个自底向上的特征金字塔。这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征，而特征金字塔则自底向上传达强定位特征，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,这样的操作确实很皮。
自底向上增强
如上图中所示，FPN是自顶向下，将高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔进行增强，不过只增强了语义信息，对定位信息没有传递，而本文就是针对这一点，在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔，可以说是很皮了。这样的操作是对FPN的补充，将低层的强定位特征传递上去，个人称之为”双塔战术“。
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=667962890661924864&from=singlemessage
https://www.cnblogs.com/wzyuan/p/10029830.html

FPN还是PAN或者后面的BiFPN都是类似的结构。FPN的理念就是增强不同层特征融合，在多尺度上进行预测。PAN在FPN的基础上又加了从下到上的融合。

我们都知道，深层的feature map携带有更强的语义特征，较弱的定位信息。而浅层的feature map携带有较强的位置信息，和较弱的语义特征。FPN就是把深层的语义特征传到浅层，从而增强多个尺度上的语义表达。而PAN则相反把浅层的定位信息传导到深层，增强多个尺度上的定位能力。

再联想后来的BiFPN，语义特征和定位信息在串联的FPN/PAN结构中被像踢皮球一样的“传来传去”…
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最后说一下全连接作用：全连接层其实可由卷积实现，可看作感受野为整个特征图的卷积核，所以全连接层是感受野更大的卷积，另外，这里的卷积参数不共享，每个像素点拥有一个卷积核，
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