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多尺度分级特征融合的多任务学习研究
一、引言
近年来，深度学习和机器学习的迅猛发展已经在各个领域展现出巨大的潜力，其中，特征融合和多任务学习成为提高模型性能的关键技术。特别是在计算机视觉领域，图像处理任务的复杂性和多样性对特征表示和多任务学习提出了更高的要求。本文着重研究多尺度分级特征融合的多任务学习技术，以提高模型的准确性和泛化能力。
二、研究背景及意义
多尺度特征是计算机视觉中常见的概念，即在不同的尺度上提取图像的特征信息。这些特征在不同的任务中具有不同的重要性。分级特征融合则是在不同层级上对特征进行融合，以充分利用不同层次的特征信息。多任务学习则是同时解决多个相关任务，以实现知识和信息的
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