主要观点总结
文章讨论了多尺度深度学习在计算机视觉中的应用，特别是在目标检测与识别任务中的多尺度表示。它概述了多尺度问题的定义，并介绍了人类视觉系统中的多尺度机理。接着，文章详细讨论了多尺度表示方法，包括金字塔表示、尺度空间表示和多尺度几何表示，并总结了多尺度深度学习方法，包括多尺度卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）中的多尺度建模方法。文章还评估了不同多尺度结构设计的有效性，并指出了未来可能的研究方向。
关键观点总结
关键观点1: 多尺度问题的定义与重要性
文章首先定义了尺度，并探讨了人类视觉系统中的多尺度机理，然后引出计算机视觉中的多尺度问题，并强调了它在不同计算机视觉任务中的重要性。
关键观点2: 多尺度表示方法
文章介绍了多尺度表示方法，如金字塔表示、尺度空间表示和多尺度几何表示，并解释了它们在图像多尺度表示中的作用。
关键观点3: 多尺度深度学习方法
文章讨论了多尺度深度学习方法，包括多尺度卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）中的多尺度建模方法，并评估了它们在不同任务上的性能。
关键观点4: 未来研究方向
文章指出了多尺度深度学习未来的研究方向，包括固有尺度作为先验、通用多尺度Transformers、多尺度几何先验、脑启发的多尺度学习、多尺度逼近范式、轻量高效的多尺度网络以及小样本多尺度学习。
文章预览
文章于2024年4月发表在 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS) 上： https://ieeexplore.ieee.org/document/10507032 近年来，计算机视觉中的多尺度问题逐渐引起人们的关注。 本文聚焦于目标检测与识别任务的多尺度表示，全面介绍了多尺度深度学习的发展历程，构建了一个概括能力强且易于理解的分类体系。 首先给出“尺度”的定义，阐述了人类视觉系统中的多尺度机理，进而引出计算机视觉中的多尺度问题。其次，介绍了得到充分发展的多尺度表示方法，包括金字塔表示、尺度空间表示和多尺度几何表示。然后，对多尺度深度学习方法进行分类和讨论。具体来说，将多尺度卷积神经网络（CNNs）抽象到经典的CNN框架中，形成自然的分类。此外，对视觉Transformers（ViTs）中的多尺度建模方法进行总结。对多种方法在不同任务上的性能进行了比较，评
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