多尺度特征的提取

1、图像金字塔

将图片进行不同尺度的缩放，得到图像金字塔，然后对每层图片提取不同尺度的特征，得到特征图。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。
特点：不同尺度的特征都可以包含很丰富的语义信息，精度高 ，但速度慢。

2、多尺度的卷积层

conv-3的低网络层，有更小的感受野，获取的是低层信息，对小目标的提取能力更好；而高层如conv-5，获取的是高层语义信息，对于大目标的检测更加准确。对于不同的输出层设计不同尺度的目标检测器，完成多尺度下的检测问题。卷积网络不同层得到的特征特点的不同，对不同层的特征采用不同的利用方式。

3、SSD

4、U-Net

6、FPN(特征金字塔)

FPN网络最开始是为目标检测而设计的，在之前的目标检测网络中通常是使用顶层特征做预测，但是低层语义信息少，对小目标检测不准确；后来有网络采用多尺度信息融合的方式，用融合后的特征做预测。FPN的特殊之处在于预测是在不同特征层独