在Vision-RWKV模型中，處理不同尺度的圖像特征主要通過以下步驟：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先對輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括縮放、裁剪等操作，使圖像尺寸一致。

2. 特征提取：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型對圖像進(jìn)行處理，提取出圖像的特征。這些模型通常包含多個層次的卷積、池化、全連接等操作，能夠捕捉到圖像中的復(fù)雜特征。

3. 特征融合：將不同尺度的圖像特征進(jìn)行融合，以獲得更豐富的視覺信息。這可以通過多尺度特征融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)，例如使用金字塔網(wǎng)絡(luò)（Pyramid Networks）或堆疊網(wǎng)絡(luò)（Stacked Networks）等方法。

4. 特征編碼：將融合后的圖像特征進(jìn)行編碼，以便后續(xù)的分類和識別任務(wù)。常用的編碼方式有線性編碼、非線性編碼等。

5. 分類與識別：使用訓(xùn)練好的分類器或識別器對編碼后的圖像特征進(jìn)行分類和識別，輸出最終的預(yù)測結(jié)果。

通過以上步驟，Vision-RWKV模型能夠有效地處理不同尺度的圖像特征，提高圖像分類和識別的準(zhǔn)確性。