YOLOv3 引入了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）来解决多尺度目标检测的问题。FPN 能够同时捕捉到图像的低层次细节信息和高层次的语义信息，从而有效地检测不同尺寸的目标。
在 YOLOv3 中，FPN 的具体实现如下：
1. **基础网络**：YOLOv3 使用 Darknet-53 作为其基础骨干网络，该网络通过多个卷积层和残差连接来提取图像特征。
2. **特征金字塔**：Darknet-53 的不同层级捕捉到不同尺度的特征图（feature maps）。较浅层捕捉到的是高分辨率的细节信息，适合检测小目标；较深层捕捉到的是低分辨率的语义信息，适合检测大目标。
3. **特征融合**：FPN 通过一种自底向上（bottom-up）和自顶向下（top-down）的路径来融合不同层级的特征。自底向上路径通过多个卷积层逐步降低特征图的分辨率和增加特征图的深度，捕捉更抽象的语义信息。自顶向下路径则通过1x1卷积和上采样（upsampling）逐步恢复特征图的分辨率，使得高层特征和低层特征可以结合。
4. **特征增强**：通过自顶向下路径传递的高层特征会与自底向上路径的对应层级特征进行融合，增强低层特征的语义信息。
5. **多尺度预测**：融合后的特征图会分别在三个不同的尺度上进行目标检测，每个尺度对应不同大小的目标。这样，YOLOv3 能够同时检测到小目标、中等目标和大目标。
6. **锚框预测**：在每个尺度上，YOLOv3 会为每个网格单元预测多个边界框，每个边界框包含边界框坐标、宽度和高度，以及该框内可能存在的类别概率。
通过这种特征金字塔的结构，YOLOv3 能够更有效地处理多尺度目标检测的问题，提高了检测的准确性和鲁棒性。FPN 的引入是 YOLOv3 相较于前代 YOLO 算法的一个重要改进。
