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为什么特征融合是如此重要？（详细）

不变性和等变性是图像特征表示的两个重要性质。分类需要不变特征表示，因为它的目标是学习高级语义信息。目标定位要求等变表示，因为它的目的是鉴别位置和尺度的变化。由于目标检测包括目标识别和目标定位两个子任务，因此对检测器来说，同时学习不变性和等变性是至关重要的，通俗理解分类只需要了解物体特征就行，学习高级特征就足以帮助网络分类，而目标定位则需要知道物体和背景的情况，也就是部分和整体的关系，这一部分只能通过等变性实现。
特征融合是深浅网络的融合，浅网络更多的是等变性，深网络更多的是等变性，因为随着CNN网络的加深，物体会丢失部分和整体的关系，因此深层网络得到更多是高级语义特征（不变性特征），浅层网络得到是等变性特征，不变性特征用于分类，等变性特征用于目标的定位，等变性特征具有部分和整体的关系（部分：物体，整体：背景）

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