多尺度图像表示学习

1/1多尺度图像表示学习第一部分多尺度图像表示的意义和背景 2第二部分图像金字塔和图像块的提取 5第三部分尺度无关算子和特征融合 7第四部分基于尺度的特征聚合策略 9第五部分跨尺度的注意力机制 11第六部分深层卷积网络中的多尺度表示 14第七部分多尺度表示在目标检测中的应用 16第八部分多尺度表示在图像分割中的应用 19

第一部分多尺度图像表示的意义和背景关键词关键要点【尺度感知机制】

1.生物视觉系统能够感知图像中不同尺度的信息，从宏观结构到微小细节，这对于物体识别、场景理解等视觉任务至关重要。

2.多尺度图像表示学习算法能够模拟生物视觉系统，通过提取不同尺度的特征来构建丰富而全面的图像表示。

3.多尺度表示有助于捕获图像的结构信息，增强特征的鲁棒性，提高图像理解和识别精度。

【语义层次结构】

多尺度图像表示的意义和背景

图像表示学习的必要性

在计算机视觉任务中，图像表示扮演着举足轻重的角色。传统的图像表示方法，如直方图、灰度共生矩阵等，提取的特征往往过于简单，难以捕捉图像的丰富信息。随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）为图像表示学习提供了强大的工具。CNN能够自动学习图像的层次特征，获得更加抽象和语义化的表示，从而提高计算机视觉任务的性能。

单尺度图像表示的局限性

尽管CNN在图像表示学习方面取得了显著成就，但单尺度图像表示仍然存在局限性。单尺度图像表示只能捕获图像在特定尺度下的信息，而无法同时兼顾不同尺度的特征。在实际应用中，图像往往包含丰富多样的尺度信息。例如，物体检测任务需要同时识别图像中不同大小的物体；语义分割任务需要对不同尺度上的语义概念进行识别。

多尺度图像表示的意义

多尺度图像表示通过融合不同尺度的图像信息，克服了单尺度图像表示的局限性。它能够同时捕获图像中不同尺度上的特征，提供更加全面和丰富的图像表示。多尺度图像表示在计算机视觉任务中具有广泛的应用，包括：

*物体检测：多尺度图像表示可以有效识别不同大小的物体，提高检测精度。

*语义分割：多尺度图像表示可以同时识别不同尺度上的语义概念，提高分割准确率。

*目标跟踪：多尺度图像表示可以处理目标在不同尺度上的变化，提高跟踪稳定性。

*图像分类：多尺度图像表示可以融合不同尺度上的信息，提供更加鲁棒和准确的图像分类。

背景：CNN中的多尺度特征提取技术

在CNN中，多尺度特征提取技术主要通过以下方式实现：

*池化操作：最大池化或平均池化操作可以缩小特征图的大小，从而提取不同尺度的特征。

*卷积核尺寸：使用不同尺寸的卷积核可以提取不同尺度的特征。

*空洞卷积：空洞卷积可以扩大卷积核的感受野，捕捉更广泛的尺度信息。

多尺度特征融合策略

为了融合不同尺度上的特征，有多种策略可供选择：

*特征金字塔：通过池化操作生成不同尺度的特征金字塔，然后将不同尺度的特征融合起来。

*特征图连接：将不同尺度的特征图直接连接起来，形成多尺度图像表示。

*注意力机制：使用注意力机制分配不同尺度特征的权重，突出重要特征。

应用

多尺度图像表示已广泛应用于各种计算机视觉任务，取得了state-of-the-art的效果：

*目标检测：FasterR-CNN、SSD、YOLOv3等目标检测器利用多尺度特征提升检测精度。

*语义分割：FCN、U-Net、DeepLab等语义分割网络使用多尺度特征提高分割准确率。

*图像分类：ResNet、DenseNet等图像分类网络通过多尺度特征增强分类性能。

*图像生成：GAN、StyleGAN等图像生成模型借助多尺度特征合成逼真的图像。

总结

多尺度图像表示学习是计算机视觉领域的重要研究方向，通过融合不同尺度的图像信息，能够提供更加全面和丰富的图像表示。在CNN的支持下，多尺度特征提取技术与融合策略不断发展，在各种计算机视觉任务中发挥着不可或缺的作用。第二部分图像金字塔和图像块的提取图像金字塔和图像块的提取

图像金字塔

图像金字塔是一种分层数据结构，其中图像的多个低分辨率版本排列在一起，形成一个金字塔的形状。每个金字塔层对应一个不同的分辨率，自顶向下分辨率逐渐降低。

构建图像金字塔的目的是提供图像不同尺度的表示。这在尺度不变特征检测、目标识别和图像配准等任务中非常有用。

图像金字塔可以通过以下方法构建：

*高斯金字塔：使用高斯滤波器对图像进行平滑，然后将图像缩小。

*拉普拉斯金字塔：从高斯金字塔中减去其相应的向上采样版本，可以得到拉普拉斯金字塔。

图像块的提取

图像块是图像中的局部区域。它们用于从图像中提取局部特征，并为更高级别的表示提供构建模块。

图像块的提取涉及将图像分割成重叠或非重叠的区域。有两种主要类型的图像块提取方法：

滑动窗口

*在图像上滑动一个固定大小的窗口，步长为指定值。

*每个窗口的内容形成一个图像块。

*优点：简单易用。

*缺点：可能产生大量重叠的图像块，导致计算成本高。

区域提议

*使用目标检测或分割算法识别图像中的潜在区域。

*提取这些区域作为图像块。

*优点：可以获得更加语义化的图像块，减少重叠。

*缺点：区域提议算法可能耗时且不准确。

图像块的表示

提取的图像块可以通过各种方式进行表示，包括：

*像素值：块内像素值的向量。

*直方图：块内像素值分布的直方图。

*滤波响应：应用滤波器（例如Gabor滤波器）后块内的响应。

*局部二值模式(LBP)：块内像素值与邻域像素值比较的模式。

多尺度图像表示的构造

通过合并不同金字塔层和图像块的表示，可以构造多尺度图像表示。

*单个图像块表示：每个图像块使用上述表示之一进行表示。

*空间金字塔匹配(SPM)：将图像金字塔中不同层上的图像块表示聚合成一个向量。

*尺度可变滤波(SVF)：应用尺度不变滤波器到图像金字塔的不同层，并将响应聚合成一个向量。

优点和应用

多尺度图像表示学习提供了图像不同尺度和局部特征的丰富描述。它在以下任务中得到广泛应用：

*图像分类

*目标检测

*图像分割

*图像配准

*目标跟踪第三部分尺度无关算子和特征融合关键词关键要点【尺度无关算子】：

1.尺度无关算子是专门设计用于处理图像中不同尺度的特征的算子，不受图像尺度变化的影响。

2.这些算子通常采用卷积或池化操作，但其核的大小和步长是根据图像的尺度自适应调整的。

3.尺度无关算子可以有效捕获图像中不同尺度的信息，从而提高多尺度特征提取的精度。

【特征融合】：

尺度无关算子与特征融合

尺度无关算子

尺度无关算子是图像处理中的一类特殊滤波器，它们的响应与图像的尺度无关。这意味着无论图像放大或缩小，这些算子都能提取出相同的特征。

最常见的尺度无关算子包括：

*高斯核：它是一个钟形滤波器，用于平滑图像并去除噪声。

*拉普拉斯核：它用于检测图像中的边缘和轮廓。

*多尺度微分算子：它是一组尺度无关算子，用于提取图像中不同尺度的边缘信息。

特征融合

特征融合是将来自不同卷积层的特征图组合起来的过程。它可以提高模型的性能，因为它允许模型学习更复杂、更具区分性的表示。

有两种主要的特征融合方法：

*逐元素求和：将每个位置的特征图元素相加。

*逐元素乘积：将每个位置的特征图元素相乘。

多尺度图像表示学习中的尺度无关算子和特征融合

在多尺度图像表示学习中，尺度无关算子和特征融合起着至关重要的作用。

尺度无关算子用于提取图像中不同尺度的特征。这对于目标检测、分割和识别等任务非常重要，因为这些任务需要模型能够同时检测大物体和小物体。

特征融合用于将来自不同卷积层的特征图组合起来。这允许模型学习更复杂和更具区分性的特征。例如，在图像分类任务中，融合来自浅层和深层卷积层的特征图可以帮助模型更好地识别不同物体类别。

应用

尺度无关算子和特征融合已广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，包括：

*目标检测：通过提取图像中不同尺度的目标特征。

*图像分割：通过融合来自不同卷积层的特征图，以获得更准确的分割结果。

*图像分类：通过学习更复杂和更具区分性的特征，以提高分类精度。

*人脸识别：通过提取人脸中不同尺度的特征，以实现更鲁棒的人脸识别系统。

示例

一个使用尺度无关算子和特征融合的多尺度图像表示学习模型的示例是卷积神经网络（CNN）。CNN使用尺度无关算子（如卷积核）来提取图像中不同尺度的特征，并使用特征融合（如逐元素求和或乘积）来组合来自不同卷积层的特征图。这使得CNN能够学习高度抽象的特征表示，从而实现出色的图像识别和分类性能。第四部分基于尺度的特征聚合策略关键词关键要点主题名称：基于尺度的金字塔池化

1.金字塔池化将特征映射划分为多个尺度，提取不同尺度的特征。

2.通过使用不同的池化核尺寸和步长，可以捕获图像中不同尺度的局部和全局信息。

3.金字塔池化可以增强特征表达能力，有利于后续任务，如目标检测和图像分类。

主题名称：注意力机制

基于尺度的特征聚合策略

多尺度图像表示学习旨在从不同尺度或分辨率中提取图像的特征，以捕获细粒度和全局语义信息。基于尺度的特征聚合策略是将不同尺度特征有效结合以获得更具辨别力的表示的关键步骤。

通道连接：

*将不同尺度特征沿通道维度简单连接，形成一个更深层、更宽的特征图。

*优点：简单高效，保留所有尺度的信息。

*缺点：特征冗余，增加计算量。

特征金字塔：

*构建一个由不同尺度特征图组成的特征金字塔。

*优点：允许各层灵活地访问不同尺度的特征，有助于保留空间信息。

*缺点：计算量大。

特征融合：

*使用元素级操作（例如加法或乘法）将不同尺度特征融合为单个特征图。

*优点：轻量级，可以增强不同尺度的特征信息。

*缺点：可能会丢失空间信息。

注意力机制：

*使用注意力机制对不同尺度特征进行加权，分配不同的重要性分数。

*优点：动态地选择具有信息性的特征，降低冗余。

*缺点：计算量相对较大。

池化和上采样：

*将不同尺度特征池化到相同的分辨率，然后使用上采样操作恢复到原始大小。

*优点：融合不同尺度的特征，保留全局信息。

*缺点：可能导致空间信息丢失和计算量大。

示例：

FPN（特征金字塔网络）：用于目标检测，构建特征金字塔，允许各层访问不同尺度的特征。

PANet（多分辨率特征金字塔网络）：用于图像分割，使用注意力机制聚合不同尺度特征，分配不同的重要性分数。

ASPP（空洞卷积空间金字塔池化）：用于图像语义分割，使用池化和上采样操作融合不同尺度的特征，保留全局信息。

设计注意事项：

*轻量性：选择计算量较低的聚合策略。

*信息保留：保持所有相关尺度的特征信息。

*兼容性：与模型架构和任务相兼容。

*规范化：对特征进行适当的规范化以平衡不同尺度的贡献。

通过精心设计基于尺度的特征聚合策略，多尺度图像表示学习模型可以从图像的不同尺度中有效提取和融合信息，从而获得更具辨别力、信息丰富的特征表示，从而提高图像分析和识别任务的性能。第五部分跨尺度的注意力机制关键词关键要点主题名称：多尺度特征融合

1.通过跨尺度注意力机制，有效地聚合不同尺度特征之间的信息。

2.融合不同尺度特征的优点，捕捉图像的全局和局部信息。

3.提高模型提取特征的鲁棒性和表示能力。

主题名称：尺度自适应池化

跨尺度的注意力机制

跨尺度的注意力机制是一种用于图像表示学习的强大机制，它允许模型关注图像的不同尺度特征，从而获得更全面、更鲁棒的图像表示。

基本原理

跨尺度的注意力机制依赖于以下两个关键概念：

*尺度变换：将输入图像分解为多个尺度，每个尺度都代表图像的某个特定分辨率级别。

*注意力模块：使用注意力机制来选择每个尺度中最重要的特征，并将其融合在一起形成最终的图像表示。

不同类型的跨尺度的注意力机制

存在多种类型的跨尺度的注意力机制，每种机制都采用不同的策略来实现跨尺度特征的融合：

*空间金字塔池化(SPP)：将图像划分成一系列不同大小的区域，然后对每个区域进行池化。

*全局最大池化(GMP)：对输入图像应用全局最大池化，从而捕获最突出的特征。

*多尺度特征金字塔(MSFP)：构建一个由不同分辨率图像组成的金字塔，然后应用自顶向下的注意力操作。

*变压器架构：使用自注意力机制来捕获不同尺度特征之间的关系。

注意力机制的实现

跨尺度注意力机制的具体实现方式因模型而异。一些常见的注意力机制包括：

*通道注意力：关注每个尺度中不同通道的重要性。

*空间注意力：关注每个尺度中不同空间位置的重要性。

*组合注意力：同时考虑通道和空间注意力。

注意力模块的结构

注意力模块通常具有以下结构：

*特征提取：从每个尺度中提取特征。

*注意力机制：计算每个特征的重要性权重。

*特征融合：根据注意力权重对特征进行加权求和。

优点和缺点

跨尺度注意力机制具有以下优点：

*捕获多尺度特征：允许模型关注图像的不同尺度信息，从而获得更全面的表示。

*鲁棒性：对尺度变化和图像变形具有鲁棒性，因为它可以在所有尺度上捕获重要的特征。

*可解释性：注意力权重可视化可以提供有关模型关注图像哪些区域和特征的见解。

然而，跨尺度的注意力机制也有一些缺点：

*计算成本：在大型图像上应用跨尺度注意力机制可能计算成本很高。

*过度拟合：当训练数据有限时，注意力机制可能会导致过度拟合。

*设计复杂性：设计和实现有效的跨尺度注意力机制可能很复杂。

总结

跨尺度的注意力机制是图像表示学习中的一个重要工具，它允许模型捕获多尺度特征并获得更全面的图像表示。然而，在应用时需要仔细考虑其计算成本和设计复杂性。第六部分深层卷积网络中的多尺度表示关键词关键要点【多尺度池化】

1.使用不同大小的池化层提取不同尺度的特征，丰富图像表示。

2.池化层的位置、大小和步长等超参数的选择影响最终表示的质量。

3.多尺度池化可以显著提高图像分类、目标检测等任务的精度。

【卷积核尺寸】

深层卷积网络中的多尺度表示

深度卷积网络（DCNN）已成为视觉表示学习的强大工具，它们能够从图像中提取分层特征。DCNN的的一个关键属性是其学习的多尺度表示，这种表示在各种计算机视觉任务中至关重要。

多尺度特征金字塔

DCNN通过在不同分辨率下提取特征来创建多尺度特征金字塔。该金字塔的每一层都对应于图像的不同尺度，从粗糙到精细。随着网络深度的增加，分辨率逐渐降低，而特征的语义性逐渐增强。

下采样和上采样

多尺度特征金字塔的创建依赖于下采样和上采样操作。

*下采样：例如池化层，通过降低图像分辨率来减少空间维度。这有助于捕获图像的全局结构和语义信息。

*上采样：例如反卷积层，则执行相反的操作，将图像分辨率提升到较高尺度。这有助于恢复空间细节并进行精细局部化。

特征融合

多尺度表示的另一个重要方面是特征融合，它结合来自不同尺度层的特征以获取更全面的表示。这种融合可以通过以下方式实现：

*跳跃连接：直接将低层特征连接到高层特征，这有助于在精细局部特征和粗糙全局结构之间建立联系。

*逐元素相加：将不同尺度层的特征相加，这有助于整合来自不同尺度的信息。

多尺度表示在计算机视觉中的应用

多尺度表示在计算机视觉中具有广泛的应用，包括：

*目标检测：检测不同大小和形状的对象需要能够在多个尺度上识别特征。

*语义分割：分割图像中的不同区域需要结合全局和局部信息。

*图像分类：对图像进行分类需要从各种尺度提取特征以捕获图像的整体语义。

*人脸识别：识别不同姿态、光照和遮挡条件下的面部需要在多个尺度上提取特征。

结论

多尺度表示是DCNN的关键属性，通过从图像中提取不同尺度的特征来丰富视觉表示。该表示在计算机视觉任务中至关重要，例如目标检测、语义分割和图像分类。通过下采样、上采样和特征融合，DCNN能够创建多尺度特征金字塔，用于获取全面的图像表示并解决各种视觉挑战。第七部分多尺度表示在目标检测中的应用关键词关键要点尺度不变量表示对于目标检测的意义

1.尺度不变量表示提取图像中物体在不同尺度下的特征，即使物体在图像中以不同大小出现，也能准确识别。

2.通过使用池化或卷积运算，多尺度特征表示可以生成具有不同感受野的神经元，从而捕获图像中的不同尺度信息。

3.尺度不变量表示对于目标检测至关重要，因为它允许模型在图像中检测不同大小的物体，提高检测精度。

金字塔特征融合用于目标检测

1.金字塔特征融合通过将不同尺度的特征图融合在一起，生成多尺度表示，增强模型对不同尺度物体的检测能力。

2.常见的金字塔特征融合方法包括自底向上融合、自顶向下融合和融合增强技术，这些技术通过结合低级和高级特征图，生成更丰富的特征表示。

3.金字塔特征融合在目标检测中得到了广泛应用，例如FasterR-CNN和YOLOv3，显著提高了检测精度。

锚框的尺寸和比例预测

1.锚框是一种目标框，用于初始化目标检测过程，其尺寸和比例对于准确预测目标框至关重要。

2.多尺度表示学习中，锚框可以根据图像中不同尺度的物体动态调整尺寸和比例，提高检测效率。

3.通过使用学习算法优化锚框参数，可以进一步提高目标检测模型的性能。

ContextualizationofObjectsinImages

1.ContextualizationofObjectsinImages通过利用目标周围环境信息，可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

2.多尺度表示学习中，可以提取目标及其周围区域的上下文特征，为检测模型提供更全面的信息。

3.上下文信息在检测不规则形状物体、遮挡物体和背景杂乱的环境中尤为有用。

ProgressiveScaleRefinementinObjectDetection

1.ProgressiveScaleRefinementinObjectDetection通过逐步优化不同尺度的预测，逐步提高目标检测精度。

2.多尺度表示学习中的特征图可以提供不同尺度的目标信息，通过逐级细化，模型可以对目标框进行更精确的预测。

3.渐进式尺度细化技术已被应用于目标检测模型中，例如RetinaNet，取得了显著的性能提升。

AdaptiveFeatureSelectioninMulti-ScaleObjectDetection

1.AdaptiveFeatureSelectioninMulti-ScaleObjectDetection通过根据目标大小和形状动态选择特征子集，提高目标检测效率。

2.多尺度表示学习中，可以从不同尺度的特征图中提取特征，通过自适应特征选择，模型可以仅选择与目标有关的特征。

3.自适应特征选择技术在计算受限的场景中尤为有效，例如移动设备上的目标检测。多尺度图像表示学习在目标检测中的应用

多尺度图像表示学习对于目标检测至关重要，因为它使模型能够从图像的不同尺度和分辨率中提取信息。本文将探讨多尺度图像表示学习在目标检测中的应用，并讨论其优势和局限性。

多尺度特征金字塔

多尺度特征金字塔（FPN）是一种用于在不同尺度上提取特征的网络结构。FPN采用ResNet等特征提取器，并通过自上而下和自下而上的路径连接不同层级的特征图。自上而下的路径通过上采样和卷积操作将高层特征图放大到低层特征图，而自下而上的路径通过池化和卷积操作将低层特征图缩放到高层特征图。这种结构使FPN能够生成一组具有不同感受野和分辨率的特征图，适合目标检测中不同大小的目标。

特征融合

特征融合是将来自不同尺度特征图的信息融合在一起的过程。FPN等多尺度网络结构通常采用特征融合模块，例如可变形卷积或注意力机制，将不同尺度的特征图融合起来。特征融合有助于提高模型对不同大小目标的检测精度，因为它结合了不同尺度特征图上的细节信息、语义信息和空间信息。

锚点生成

锚点是目标检测模型用于预测目标位置和大小的预定义框。在多尺度目标检测中，锚点通常会在不同尺度的特征图上生成。例如，FasterR-CNN和YOLO等模型在不同的特征图上生成具有不同大小和纵横比的锚点。这允许模型在不同的尺度上检测目标，提高检测准确度。

预测和后处理

在目标检测中，网络对每个锚点进行分类（是否为目标）和回归（目标位置和大小）预测。对于多尺度目标检测模型，预测通常在不同尺度的特征图上进行。例如，FasterR-CNN在每个特征图上生成区域提议，然后对提议进行分类和回归。YOLO模型直接在不同的特征图上预测目标边界框和类别概率。

预测后，还需要进行后处理操作。后处理通常包括非极大值抑制（NMS），用于删除与高置信度预测重叠的低置信度预测。NMS操作有助于提高检测精度并减少冗余检测。

多尺度目标检测模型的优势

*提高检测精度：多尺度图像表示学习使模型能够从图像的不同尺度中提取信息，从而提高不同大小目标的检测精度。

*增强鲁棒性：多尺度模型对图像尺度变化和目标大小差异具有更强的鲁棒性。

*减少计算开销：与单尺度模型相比，多尺度模型可以避免在所有尺度上进行卷积操作，从而减少计算开销。

多尺度目标检测模型的局限性

*模型复杂度：多尺度模型通常比单尺度模型更复杂，需要更多的计算资源和存储空间。

*内存开销：特征融合操作需要在不同尺度的特征图上存储中间特征，这可能会增加内存开销。

*训练困难：多尺度模型的训练通常比单尺度模型更困难，需要仔细调整超参数和训练策略。

结论

多尺度图像表示学习在目标检测中发挥着至关重要的作用，因为它使模型能够从图像的不同尺度中提取信息并提高检测精度。FPN等多尺度网络结构、特征融合模块和锚点生成策略的结合使模型能够有效地检测不同大小和尺度的目标。尽管多尺度目标检测模型存在一定的局限性，但它们在实际应用中已经取得了令人瞩目的成功。随着研究的不断深入，我们有望进一步提高多尺度目标检测模型的性能和鲁棒性。第八部分多尺度表示在图像分割中的应用关键词关键要点基于多尺度的特征融合

1.通过多尺度特征提取网络，获取不同尺度的图像特征。

2.利用注意力机制，融合来自不同尺度的特征，增强图像分割的全局和局部信息。

3.通过学习不同尺度特征之间的关系，提高分割精度和鲁棒性。

多尺度的语义分割

1.利用多尺度卷积核，捕获图像中不同大小的目标。

2.引入跳跃连接，将高层特征与低层特征相结合，丰富分割结果的语义信息。

3.采用条件随机场等后处理技术，进一步细化分割边界，提高分割质量。

多尺度的实例分割

1.针对每幅图像中的特定实例，学习多尺度的特征表示。

2.结合注意力机制和目标定位方法，精准地识别和分割目标实例。

3.实现像素级语义分割和实例级目标识别相结合的复杂场景分割任务。

多尺度的医学图像分割

1.考虑医学图像中病灶大小和形状的多样性，采用多尺度特征提取网络。

2.利用监督学习和无监督学习相结合的方法，增强模型的泛化能力和鲁棒性。

3.结合领域知识，设计针对特定医学图像任务的分割网络，提高诊断和治疗的准确性。

多尺度的遥感影像分割

1.应对遥感影像分辨率高、范围广的特点，使用多尺度卷积核提取不同尺度的特征。

2.结合空间金字塔池化和扩张卷积，捕捉图像中的全局和局部信息。

3.利用生成对抗网络或变分自编码器等生成模型，弥补训练数据的不足，增强模型的可泛化性。

多尺度的遥感影像分类

1.采用多尺度特征融合网络，获取不同尺度影像特征的联合表示。

2.引入注意力机制或图卷积网络，增强不同尺度特征之间的互补性。

3.利用预训练模型或迁移学习，有效地利用大规模遥感影像数据集，提高分类精度和效率。多尺度表示在图像分割中的应用

多尺度图像表示学习在图像分割领域得到了广泛的应用，其目的是提取图像中不同尺度和层级的特征信息，从而有效地处理图像分割任务。

1.尺度金字塔

尺度金字塔是一种常用的多尺度表示方法，其通过对图像进行一系列降采样操作，生成一系列不同分辨率的金字塔层级。每个层级对应于图像的不同尺度。在图像分割中，尺度金字塔可以捕获图像中不同大小和形状的物体，并将它们表示在不同的金字塔层级中。

2.多尺度卷积神经网络(CNN)

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