整個系列包括：Demo原始碼逐行講解->train腳本原始碼逐行講解->backbone原始碼逐行講解->FPN原始碼逐行講解->Head原始碼逐行講解->loss計算原始碼逐行講解->資料加載原始碼逐行講解->資料增強原始碼逐行講解->simOTA原始碼逐行講解，保證逐行，注意是逐行，包括python語法，tensor維度和逐行代碼的作用及應用，其實網路結構本沒有任何神秘的地方，都是一些模塊堆疊起來的，你完全可以沒有任何理由的修改任何一個模塊，看完這個系列后自己完全可以隨便的去對任何網路結構做手腳，而不僅僅局限于一個調參者，
本篇講的是YOLOX中類PAFPN結構的搭建，在這之前一定先要看篇一，否則這一篇會有很多篇一的內容看不明白，
上圖是YOLOX的FPN結構的實作圖，黃色字體為代碼中的中間變數，方便理解，維度則是當采用yolox_s網路時整個網路的輸出特征維度，首先打開yolox\models\yolo_pafpn.py，整個FPN的官方實作程序只有下面這么一些代碼，可以說是非常簡單的，簡單的陳述句會直接賦上注釋：
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標籤：AI
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