什么叫做多尺度的卷积，是同时进行卷积吗？

多尺度的卷积是指在进行卷积操作时，使用不同尺度（大小）的卷积核对输入数据进行处理。这种方法可以捕捉到不同尺度下的特征信息，从而提高模型对于不同尺度目标的感知能力。

多尺度的卷积可以通过以下两种方式实现：
1. 并行卷积：在同一层网络中，使用多个不同尺度的卷积核同时对输入数据进行卷积操作。每个卷积核负责提取一种特定尺度的特征。
2. 串行卷积：在网络中的不同层使用不同尺度的卷积核进行卷积操作。较浅层的卷积层使用较小尺度的卷积核，较深层的卷积层使用较大尺度的卷积核。这样可以逐渐扩大感受野，捕捉更大尺度的特征。

总结来说，多尺度的卷积是指在卷积操作中使用不同尺度的卷积核，以便于模型能够同时感知和提取不同尺度下的特征信息。