PANet（Path Aggregation Network）是一种用于语义分割任务的神经网络结构，旨在解决多尺度特征融合的问题。该网络结构由中国科学院计算技术研究所提出，在2018年的论文中首次提出。

PANet的主要目标是解决语义分割任务中多尺度信息的融合问题，以便更好地捕获对象的上下文信息和细节信息。PANet采用了自底向上和自顶向下的信息传递机制，并引入了一种路径聚合模块（Path Aggregation Module）来有效地融合不同尺度的特征。

PANet的基本思想包括：
1. **多尺度特征提取：** PANet采用了自底向上的特征提取路径，从底层到高层逐步提取多尺度的特征表示。
2. **自顶向下的信息传递：** PANet引入了自顶向下的信息传递路径，通过上采样或插值操作将高层特征传递到低层，以提高低层特征的分辨率和语义信息。
3. **路径聚合模块：** PANet引入了路径聚合模块来有效地融合不同尺度的特征信息。该模块通过将不同路径（即不同尺度）的特征进行加权求和，以获取最终的融合特征。

通过这些机制，PANet能够充分利用多尺度的特征信息，从而在语义分割任务中取得更好的性能表现。PANet在多个公开数据集上都取得了较好的语义分割结果，并且被广泛应用于医学影像分割、自动驾驶、地块检测等领域。

 PANet结构图

图1. 我们框架的示意图。 (a) FPN主干网络。(b) 自底向上路径增强。(c) 自适应特征池化。(d) 区域检测分支。(e) 全连接融合。请注意，为了简洁起见，我们在(a)和(b)中省略了特征图的通道维度。 

PANet 包含两个主要的模块：

自顶向下的路径聚合模块（PA）： 该模块从较低分辨率的特征图开始，通过上采样操作逐层向上传递信息。在每个层级，低分辨率特征图与高分辨率特征图进行横向连接和逐点加法操作，以整合不同尺度的信息。

自底向上的路径聚合模块（PAM）： 该模块从高分辨率的特征图开始，通过下采样操作逐层向下传递信息。同样，在每个层级，高分辨率特征图与低分辨率特征图进行横向连接和逐点加法操作。

这两个路径聚合模块相互协作，构成了 PANet 的核心结构。通过这种设计，PANet 能够更好地整合不同尺度的特征信息，提高了目标检测模型对小目标和遮挡目标的检测性能。

值得注意的是，PANet 的设计结构提供了一种通用的多尺度信息聚合方法，可用于各种基于CNN的目标检测模型，并在许多竞赛和实际应用中取得了良好的效果。

参考自：                  
https://blog.csdn.net/AI_dataloads/article/details/134406679