图像多尺度特征提取是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术，旨在从不同尺度或分辨率下捕捉图像的关键特征。这种方法通过分析图像在不同尺度下的表现，能够更全面地理解图像内容，尤其适用于目标检测、图像分类和图像分割等任务。常见的多尺度特征提取方法包括图像金字塔、多尺度卷积神经网络（如特征金字塔网络FPN）以及基于小波变换的方法。这些技术通过结合不同尺度的特征信息，有效提高了模型对尺度变化的鲁棒性，从而在各种视觉任务中展现出优异的性能。