1.backbone：翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？翻译的很好，主干部分，哈哈哈哈，文字游戏了哈。这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。这些网络经常使用的是resnet VGG等，而不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候，都是直接加载官方已经训练好的模型参数，后面接着我们自己的网络。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的能力了，在我们的训练过程中，会对他进行微调，使得其更适合于我们自己的任务。

2.head：head是获取网络输出内容的网络，利用之前提取的特征，head利用这些特征，做出预测。

3.neck:是放在backbone和head之间的，是为了更好的利用backbone提取的特征

 

基于深度学习的现在目标检测算法中有三个组件：Backbone、Neck和Head，乍一看很让人不理解：

  • Backbone, 译作骨干网络，主要指用于特征提取的，已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练，拥有预训练参数的卷积神经网络，例如：ResNet-50、Darknet53等
  • Head，译作检测头，主要用于预测目标的种类和位置(bounding boxes)
  • 在Backone和Head之间，会添加一些用于收集不同阶段中特征图的网络层，通常称为Neck。

简而言之，基于深度学习的目标检测模型的结构是这样的：输入->主干->脖子->头->输出。主干网络提取特征，脖子提取一些更复杂的特征，然后头部计算预测输出

head、neck、backbone三个术语分别是指什么？深度学习

 

 

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