多尺度特征提取这么做绝绝子！最新idea登顶Nature和Cell！

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在CV领域， 多尺度特征提取 一直是个核心且关键的问题，也是顶会顶刊上的研究热点。最近已经在Nature子刊和cell子刊上发现不少优秀成果... 这是因为，对比传统单尺度，多尺度特征提取可以全面捕捉图像细节与整体特征，增强上下文信息并解决尺度问题，从而显著 提高模型的准确性和鲁棒性 。这对目标检测、图像分类、图像分割等任务至关重要。 目前，为了更高的计算效率和精度、更强的特征表示能力，我们对 多尺度特征提取的创新围绕引入注意力机制、残差连接和可变形卷积等方向。 比如一种基于多尺度特征提取的残差网络，计算速度超越SOTA近3倍！ 为方便感兴趣的论文er，我这次整理了 11篇 多尺度特征提取最新论文 ，开源代码已附，大家需要参考的可以直接拿来看~ 扫码添加小享， 回复“ 多尺提取 ” 免费获取 全部论文+开源代码 A resid ………………………………