Head-Neck-Backbone

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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。

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。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Tchunren」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/t20134297/article/details/105745566

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深度学习backbone、neck 和 head介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/607578342