應(yīng)對視覺檢測中的不同目標(biāo)尺度問題，可以采取以下幾種策略：

1. 采用多尺度特征提取和融合技術(shù)：

為了應(yīng)對物體在圖像中尺度的不確定性，研究者們提出了金字塔結(jié)構(gòu)和多尺度特征提取技術(shù)。金字塔結(jié)構(gòu)允許檢測算法同時在多個尺度下進(jìn)行檢測，通過在不同分辨率下重復(fù)使用相同的特征提取和分類，提高對多尺度物體的檢測能力。

多尺度特征融合也是一種有效的方法，通過融合不同尺度的特征圖來增強模型對不同尺寸目標(biāo)的識別能力。這種方法可以確保模型在處理不同尺度物體時具有更好的魯棒性和適應(yīng)性。

2. 使用圖像金字塔：

圖像金字塔是一種經(jīng)典的處理多尺度目標(biāo)的方法。通過對圖像進(jìn)行不同尺度的縮放，生成一系列不同尺度的圖像，并在這些圖像上進(jìn)行目標(biāo)檢測。這種方法可以有效地改善目標(biāo)尺度變化問題，提高檢測的準(zhǔn)確性。

特別是隨著圖像金字塔尺度歸一化（SNIP）的出現(xiàn)，解決了小目標(biāo)和大目標(biāo)在小尺度和大尺度下難以識別的問題，進(jìn)一步提升了檢測性能。

3. 應(yīng)用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）：

特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）是另一種處理多尺度目標(biāo)的有效方法。FPN通過將不同層的優(yōu)勢結(jié)合，使得每一層相比原來都有更豐富的語義特征和分辨率信息。這種方法在特征層面上近似于圖像金字塔，但占用的內(nèi)存和計算成本更少，且便于嵌入到各類現(xiàn)有的檢測算法中。

4. 考慮其他先進(jìn)的模型訓(xùn)練技巧：

除了上述方法外，還可以考慮使用其他先進(jìn)的模型訓(xùn)練技巧來處理多尺度問題。例如，SNIP系列方法就是一種在模型訓(xùn)練過程中使用的技巧，旨在解決檢測問題中待檢測目標(biāo)尺寸差別太大的問題。這種方法通過巧妙地選擇訓(xùn)練樣本和調(diào)整模型結(jié)構(gòu)，提高了模型對不同尺度目標(biāo)的檢測能力。

應(yīng)對視覺檢測中的不同目標(biāo)尺度問題，可以采取多尺度特征提取和融合技術(shù)、使用圖像金字塔、應(yīng)用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)以及考慮其他先進(jìn)的模型訓(xùn)練技巧等策略。這些方法和技術(shù)可以單獨使用，也可以結(jié)合使用，以根據(jù)具體應(yīng)用場景和需求獲得最佳的檢測效果。