特征金字塔(FPN)因能将低尺度的特征与更高尺度的特征融合、呈现每个层次丰富的语义信息，而被广泛应用于小尺度目标定位识别中，但其目前无法连接跨尺度特征信息，且分类准确率不高。本文提出特征融合金字塔模块(FFPN)，通过在ResNet50主干网络中引入FFPN模块，有效地提高了细粒度鸟类图像分类的性能。模型在CUB-200-2011数据集上达到了83.379%的分类准确度，在Bird-400数据集中达到了91.201%的准确度，实现了较好的分类效果。