多尺度特徵融合是計算機視覺領域中的一項關鍵技術，它主要解決的是在不同尺度下對圖像進行採樣和特徵預測的問題。具體來說：
多尺度：指的是對圖像或信號進行不同粒度的採樣，以便在不同解析度下捕捉特徵。大物體通常在低解析度上檢測較好，因為深層特徵具有較大的感受野，適合全局特徵的提取。而小物體則在高解析度下檢測較好，因為這樣可以更好地捕捉到細節特徵，如邊緣。
特徵融合：分為早融合和晚融合兩種方式。早融合是在特徵提取的早期階段進行融合，如U-Net通過skip connection將底層特徵與高層特徵進行concat操作。晚融合則是在預測階段融合多個層的預測結果，例如特徵金字塔網路（FPN）通過add操作將不同層的特徵圖進行融合。
多尺度特徵融合的重要性：隨著網路層數的加深，感受野變大，語義表達能力增強，但圖像解析度降低，可能導致細節丟失。為了解決這個問題，多尺度特徵融合技術被提出，它不僅利用了深層網路的語義信息，也保留了淺層網路的細節信息，從而提高了圖像處理任務的性能和準確性。
與傳統圖像金字塔的比較：傳統的目標檢測算法通過構建圖像金字塔來獲取多尺度特徵，這種方法雖然有效，但會增加存儲空間和訓練時間成本。多尺度特徵融合技術通過在特徵層面進行融合，而不是在圖像層面構建金字塔，提供了更高效的解決方案。
綜上所述，多尺度特徵融合通過有效地融合不同尺度下的特徵信息，不僅提高了圖像處理的準確性，還顯著降低了計算成本和時間消耗。