应对视觉检测中的不同目标尺度问题，可以采取以下几种策略：
1. 采用多尺度特征提取和融合技术：
为了应对物体在图像中尺度的不确定性，研究者们提出了金字塔结构和多尺度特征提取技术。金字塔结构允许检测算法同时在多个尺度下进行检测，通过在不同分辨率下重复使用相同的特征提取和分类，提高对多尺度物体的检测能力。
多尺度特征融合也是一种有效的方法，通过融合不同尺度的特征图来增强模型对不同尺寸目标的识别能力。这种方法可以确保模型在处理不同尺度物体时具有更好的鲁棒性和适应性。
2. 使用图像金字塔：
图像金字塔是一种经典的处理多尺度目标的方法。通过对图像进行不同尺度的缩放，生成一系列不同尺度的图像，并在这些图像上进行目标检测。这种方法可以有效地改善目标尺度变化问题，提高检测的准确性。
特别是随着图像金字塔尺度归一化（SNIP）的出现，解决了小目标和大目标在小尺度和大尺度下难以识别的问题，进一步提升了检测性能。
3. 应用特征金字塔网络（FPN）：
特征金字塔网络（FPN）是另一种处理多尺度目标的有效方法。FPN通过将不同层的优势结合，使得每一层相比原来都有更丰富的语义特征和分辨率信息。这种方法在特征层面上近似于图像金字塔，但占用的内存和计算成本更少，且便于嵌入到各类现有的检测算法中。
4. 考虑其他先进的模型训练技巧：
除了上述方法外，还可以考虑使用其他先进的模型训练技巧来处理多尺度问题。例如，SNIP系列方法就是一种在模型训练过程中使用的技巧，旨在解决检测问题中待检测目标尺寸差别太大的问题。这种方法通过巧妙地选择训练样本和调整模型结构，提高了模型对不同尺度目标的检测能力。
应对视觉检测中的不同目标尺度问题，可以采取多尺度特征提取和融合技术、使用图像金字塔、应用特征金字塔网络以及考虑其他先进的模型训练技巧等策略。这些方法和技术可以单独使用，也可以结合使用，以根据具体应用场景和需求获得最佳的检测效果。
