学会这种多尺度特征融合思路，CCF A和SCI一区还不是小菜一碟！

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在图像处理领域， 多尺度特征融合 是一个很常用的技术，它可以提高CV任务的性能、鲁棒性和泛化能力，帮助模型更全面、准确地理解图像内容。 对于论文er来说，多尺度特征融合还可以 在各种任务中通用，分类、检测、分割、重建等涨点都不在话下 ，比如CVPR 2024上一篇图像重建领域的新成果CPP-Net，在多个数据集和不同的压缩感知比率下，都取得了超越SOTA的性能。 当然，多尺度特征融合还有很多优秀成果都登上了各大顶会顶刊，光《Nature》子刊就不少了，今年它依然会是发论文的热门主题。我这回准备了 10篇 最新的多尺度特征融合论文（有代码） ，需要参考的同学抓紧领取。 扫码添加小享， 回复“ 多尺度特征10 ” 免费获取 全部论文+开源代码 CPP-Net: Embracing Multi-Scale Feature Fusion into Deep Unfolding CP-PPA Network for Compressive Sensing 方法： 网络提出了 ………………………………