多尺度神经网络新一代创新！精度与速度完美平衡，实现多领域应用落地

多尺度神经网络的设计通常基于对频率原则的理解，目的是为了解决高频成分学习慢的问题。这些网络通过特殊设计，比如给高频成分加更多的权重或者将高频成分平移到低频，来提高学习效率。

为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求，多尺度神经网络包含了各种网络结构，常见的多尺度神经网络类型有：多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。其关键优势在于它们能够整合来自不同尺度的信息，从而提高模型的性能和泛化能力。

为帮助各位理解并掌握，我整理了这些网络结构今年最新的技术成果以及应用实例。

论文以及开源代码需要的同学看文末

多尺度特征融合网络

scale-Adaptive Feature Aggregation for Efficient Space-Time Video Super-Resolution

方法：本文的研究背景是超高清视频超分辨率重建（STVSR）模型的复杂性问题。为了解决这个问题，研究者提出了一种高效的一阶STVSR模型，并介绍了一种创新的SAFE（Scale-Adaptive Flow Estimation）块来改进运动估计和模型效率。研究者通过对比实验证明了该方法在处理大运动和复杂纹理区域时的优势，并指出了一些可能影响感知的缺陷。

创新点：

• 设计了模型中的动态推理路径来处理不同的场景，以解决多样的运动幅度和物体尺寸对光流估计的挑战。

• 通过一个玩具实验澄清了尺度不一致问题，并证明了为每个视频剪辑选择自适应推理尺度的有效性。

• 使用SAFE块进行中间光流估计，采用迭代的试错方