sknet要先融合再分割，以下是其中幾個原因：1、上下文信息的利用：圖像分割任務需要考慮像素周圍的上下文信息，以便更好地理解像素所屬的語義類別。通過特征融合，可以將不同尺度的上下文信息交互在一起，使網絡能夠充分利用全局和局部上下文信息，提取更準確的特征。2、特征的多層次表示：通過融合多個尺度的特征，SKNet可以獲得多層次的特征表示。這些多層次的特征表示能夠包含不同級別的語義信息，從粗糙的全局特征到細節的局部特征。這有助于網絡更好地理解圖像的語義信息，提高分割結果的準確性。3、空間信息的保持：特征融合可以幫助保持原始圖像的空間信息，在圖像分割任務中，空間信息對于準確分割目標非常重要，通過先融合特征再進行分割，可以更好地保留和利用像素之間的空間關系，提高分割結果的空間連續性和一致性。SKNet是一種用于圖像分割任務的神經網絡模型。