多尺度卷积神经网络介绍

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模型。与传统的卷积神经网络不同，MSCNN在输入图像的不同尺度下使用多个卷积核进行卷积操作，以提取不同尺度下的特征。

具体来说，MSCNN通过对输入图像进行多次下采样，得到不同尺度的图像，然后在每个尺度上使用不同的卷积核进行卷积操作，得到该尺度下的特征图。最后，将所有尺度下得到的特征图合并起来，输入到全连接层进行分类或目标检测。

相比传统的卷积神经网络，MSCNN能够更好地处理输入图像中存在的多个尺度的目标，并且能够在不同尺度下对目标进行更好的定位和识别。