三维重建（十五）——多尺度（coarse-to-fine）

多尺度是一种策略、技巧；而不是思想，已经算是基础操作了

一、多尺度与图像金字塔：从全局结构到局部细节

图像金字塔：逐层下采样，或者卷积。到高维这里，可能就是黄色的东西，当然，可能中间会加入shortcut，把前面的东西加到后面去。
VIT就是算一个像素之间的注意力；
整体的核心就是，从不同的分辨率去感知这个图像，会有不同的效果。计算量的权衡问题；比如输入是个高分辨率的图片，比如做三维重建，可能就会对于显存有很大的压力的存在，所以可能需要进行下采样这个情况。
还有就是切出一小块区域，有点是局部的细节是有了，但是对于整体式没法感知的。
还有就是coarse to fine的思想（对于特征提取和重建）就是一开始是对非常分辨率特别低的图片进行提取或者重建（当然，此时的效果并不好），之后再对前一次的图片的信息，进行细化，逐步精确。
优势是可以平衡显存和计算量的问题，不用一开始就把显存拉的很高。可以在一定程度上增加模型的鲁棒性。如果一开始