本文介绍了空间跨尺度卷积（SCSC）模块，验证了其在改善CNN和Transformers方面的有效性。SCSC引入了高效的空间跨尺度编码器和空间嵌入模块，以捕捉各种特征。在人脸识别任务中，使用SCSC的FaceResNet在减少68%的FLOPs和79%的参数的情况下，性能提高了2.7%。在ImageNet分类任务中，使用SCSC的Swin Transformer在减少22%的FLOPs的情况下，性能更好。使用SCSC嵌入的传统网络（如ResNet）与Swin Transformer的性能相当。