多尺度卷积神经网络结构图

多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolutional Neural Network，MSCNN）是一种用于图像分类和目标检测的深度学习网络结构。它的主要思想是同时利用多个尺度下的特征进行分类或检测，从而提高网络的性能。

MSCNN 的网络结构包含三个部分：多尺度特征提取模块、全局特征融合模块和分类/检测模块。其中，多尺度特征提取模块包括多个卷积层和池化层，用于提取不同尺度下的特征。全局特征融合模块将不同尺度下的特征进行融合，得到更加丰富的特征表示。最后，分类/检测模块使用全连接层或卷积层对特征进行分类或检测。

以下是 MSCNN 的网络结构图：