【RT-DETR实战】034、路径聚合网络（PANet）与BiFPN改进：从特征金字塔的混乱到清晰

调试现场：多尺度目标检测的尴尬

上周调试RT-DETR时遇到个头疼问题：小目标检测时灵时不灵。同一张图里，远处的行人框得挺准，近处的车辆反而漏检。

特征图可视化一看，高层特征细节丢得厉害，底层特征又太“嘈杂”。这不就是典型的多尺度特征融合问题么？PANet和BiFPN就是为解决这个而生的。

PANet：让特征流动起来

原始FPN（特征金字塔）是单向的，高层特征往下传，但底层特征的信息上不去。PANet加了条自底向上的路径，让底层细节也能往上走。相当于给特征修了条“双向车道”。

classPANetLayer(nn.Module):def__init__(self,in_channe