多尺度是一個涵蓋廣泛領域的概念，主要指在不同空間或時間尺度上對數據或信號進行分析和處理。
多尺度分析通常涉及使用不同的濾波器或分解方法，以從低到高不同尺度分析信號的結構。例如，在圖像處理中，可以通過高斯金字塔或小波變換進行多尺度分析。在深度學習和神經網路中，多尺度指的是同時考慮和利用不同輸入或特徵層的尺度信息。這包括將不同卷積層的輸出特徵圖縮放為統一尺寸，以便既包含全局整體信息又包含局部細節信息。不同尺度的圖像適用於不同的任務，例如簡單任務可能只需要小尺度圖像，而更複雜的任務如語義分割或圖像描述則需要更大尺度的圖像。
此外，多尺度概念也廣泛套用於其他領域，如物理學和地理學，其中它用來描述不同長度或時間尺度的相互耦合現象。