多尺度特征融合

多尺度特征融合是计算机视觉中的一种技术，用于组合不同尺度下提取的特征。由于不同尺度的特征能捕捉不同层次的信息（如全局上下文和局部细节），融合这些特征可帮助模型获取更全面的信息。该技术广泛应用于目标检测、语义分割等各类视觉任务，以提高模型的准确性和稳健性。