resnet 多级特征融合

ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络，它通过引入残差连接解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。多级特征融合是ResNet中的一种重要技术，用于提取和融合不同层级的特征。

在ResNet中，多级特征融合通过跨层连接来实现。具体而言，ResNet中的每个残差块都包含了一个跨层连接，将前一层的特征直接与当前层的特征相加。这样做的好处是可以保留更多的低级特征信息，并且可以避免信息的丢失。

多级特征融合在ResNet中有两种常见的实现方式：
1. 残差连接：在每个残差块中，将前一层的特征直接与当前层的特征相加，形成残差连接。这样可以使得网络更容易学习到残差部分，从而提高网络的性能。
2. 跨层连接：在ResNet中，还存在着跨层连接，即将不同层级的特征进行融合。这种跨层连接可以通过添加额外的卷积层或者池化层来实现，从而将不同层级的特征进行融合，提高网络的性能。

总结一下，ResNet中的多级特征融合通过残差连接和跨层连接来实现，可以提取和融合不同层级的特征，从而提高网络的性能和准确性。