使用一个多角度一致性损失函数，我们提出了 FeatUp，一种可以恢复深度特征中丢失空间信息的任务和模型无关的框架。通过保持原始语义，FeatUp 在现有应用中替换特征，从而取得了分辨率和性能上的提升，甚至无需重新训练，我们在类别激活图、分割和深度预测的传递学习以及语义分割的端到端训练方面展示了 FeatUp 明显优于其他特征上采样和图像超分辨率方法。