局部特征和全局特征融合有哪些方式

局部特征和全局特征融合是深度学习中常用的技术，以下是一些融合方式：

1. 残差连接（Residual Connection）：将局部特征和全局特征直接相加，然后通过非线性激活函数激活。这种方法可以避免信息丢失和梯度消失问题。

2. 注意力机制（Attention Mechanism）：通过引入注意力机制，可以使网络更关注重要的特征。对于局部特征和全局特征，可以分别计算它们的注意力权重，然后将它们加权融合。

3. 胶囊网络（Capsule Network）：胶囊网络是一种新型的神经网络结构，它可以有效地捕捉局部特征和全局特征之间的关系。在胶囊网络中，每个胶囊都包含了一个向量，这个向量可以表示局部特征和全局特征之间的关系。

4. 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）：深度可分离卷积是一种轻量级的卷积操作，它可以将卷积操作分成两个部分：深度卷积和点卷积。深度卷积可以捕捉局部特征，而点卷积可以捕捉全局特征。这两个部分可以通过串联或者并联的方式进行融合。

以上是一些常用的局部特征和全局特征融合方式，不同的应用场景可能需要选择不同的方式来进行融合。