金字塔残差模块(pyramid residual module)

金字塔残差模块是一种深度神经网络中常用的模块，它可以有效地提高网络的性能和准确率。该模块利用金字塔结构将输入张量分解成多个尺度，然后对每个尺度进行卷积操作，并将结果进行融合得到最终的输出。

具体来说，金字塔残差模块由以下几个部分组成：

1. 金字塔池化层：将输入张量分解成多个尺度。每个尺度的大小和步长不同，通过多个池化操作得到。这样可以提高网络的感受野，使其能够识别更大范围内的特征。

2. 多个卷积层：对每个尺度进行卷积操作，提取特征。

3. 金字塔上采样层：将每个尺度的特征图上采样到相同的尺度，准备进行特征融合。

4. 特征融合层：将多个尺度的特征图进行融合，得到最终的输出。

5. 残差连接：将输入张量和输出张量进行残差连接，使得模块的学习能力更强。

金字塔残差模块的设计灵感来自于金字塔结构和残差连接。通过金字塔结构的设计，模块可以识别更大范围内的特征，从而提高了网络的性能。而残差连接则可以避免深度神经网络中的梯度消失问题，使得模块的学习能力更强。