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方法，通过整合神经网络不同层次提取的特征图，综合利用浅层的细节空间信息与深层的高级语义信息。该方法能够有效提升模型对不同尺寸目标的检测与识别能力，尤其改善对小目标的感知效果，广泛应用于目标检测、图像分割等任务中。