提升卷积神经网络能够跨分辨率识别

为了让卷积神经网络能够跨分辨率识别，可以采用以下方法：

1. 数据增强

通过数据增强技术，可以扩展数据集，从而提高卷积神经网络的鲁棒性和泛化能力。具体实现方法包括随机裁剪、旋转、缩放、翻转等，这样可以让模型适应不同分辨率的图像。

     2.多尺度输入

可以将图像进行不同分辨率的缩放，输入到同一个模型中进行识别。这种方法可以增加模型的适应性，但是在具体实现时需要考虑到模型深度、计算资源等因素。

     3.多尺度池化

多尺度池化可以将不同尺度的特征映射进行池化，然后将结果合并成一个特征向量，最终输入到分类器进行分类。这种方法可以提升模型对不同分辨率的图像的识别能力。

    4.金字塔卷积神经网络

金字塔卷积神经网络可以将图像分成多个分辨率，每个分辨率都使用一组卷积层进行特征提取，然后将这些特征组合起来，最终输入到分类器中进行分类。这种方法可以提高模型的识别能力，但计算量较大。

总之，为了让卷积神经网络能够跨分辨率识别，需要采用一些特殊的方法，增加模型的适应性和识别能力。根据实际应用情况选择合适的方法可以提高分类的准确度。