多尺度构件检测中的多尺度是什么意思

“多尺度”= 在同一幅图里，把目标当成“大、中、小”三种不同尺寸级别同时看，各用各的放大率/特征图/感受野，避免“大目标占满格子、小目标只有几个像素”造成的漏检或定位不准。

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一、为什么必须“多尺度”

表格

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现象	后果
大目标	占几百像素，高层低分辨率特征图一看就知类别，但低层高分辨率图把它拆成无数网格 → 框碎片化
小目标	<16×16 像素，低层网格比目标还大 → 直接“漏检”
中目标	介于两者之间，单层特征要么过粗要么过细

→ 单靠一层特征图无法同时满足大、中、小目标的定位精度和语义判别。

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二、“多尺度”到底指什么尺度

表格

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尺度级别	来源	对应目标	典型尺寸（像素）
图像级	原图 / 图像金字塔	特大目标	>256×256
特征级	网络不同 stride 特征图	大-中-小全包	8×8 ~ 128×128
感受野级	同一层并行空洞卷积	同图不同视野	33×33 / 65×65 / 129×129
采样级	锚框/中心点/query	框本身大小	0.25×~4× 原图

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三、生活类比：眼镜店试镜

• 大目标 → 看远景 → 用 低倍广角镜（低分辨率特征图，stride=32）
• 小目标 → 看近景 → 用 高倍放大镜（高分辨率特征图，stride=4）
• 中目标 → 看中景 → 用 中倍镜（stride=8/16）

多尺度 = 同时戴上三副不同倍数的眼镜，各看各的，最后把结果合并。

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四、代码级感受：FPN 特征金字塔

Python

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# 伪代码
for level in [P2, P3, P4, P5, P6]:   #  stride = [4,8,16,32,64]
    head_out = detect_head(level)    # 每层独立检测头
    all_boxes.append(head_out)
final_nms = NMS(all_boxes)           # 合并所有尺度输出

 

• P2 stride=4 → 负责 小目标
• P5 stride=32 → 负责 大目标

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五、工业界一句话总结

“多尺度”不是“多张图”，而是**在同一幅图里，用不同放大率/不同感受野/不同网格密度，同时给大、中、小目标各自找到‘最舒服’的那层特征去检测，最后再把各层结果拼起来。”