目标检测 Backbone、Neck、Detection head

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-01-13 14:57 119阅读 0赞

**backbone:提取基础特征网络**

**head:分类+定位**

**neck:提出一个好的结构或模块，更好适应feature**

**补充backbone：**

尽管现在学术界已经知道了不用那些在ImageNet上预训练的模型作为backbone，而是自己搭建backbone网络或者使用分类网络，但不会加载预训练模型，也能够达到同样的效果，但是这样的代价就是需要花更多的实践来训练，如何对数据进行预处理也是要注意的，换句话说，给调参带来了更多的压力。关于这一点，感兴趣的读者可以阅读Kaming He的[《Rethinking ImageNet Pre-training》][Rethinking ImageNet Pre-training]。即便如此，大家还是会优先使用预训练模型，这么做，仅仅是减少我们的调参压力和训练时间所耗费的成本。

**backbone:提取基础特征网络**

[https://blog.csdn.net/songyuc/article/details/112571752][https_blog.csdn.net_songyuc_article_details_112571752]

**neck:提出一个好的结构或模块，更好适应feature**

[目标检测——neck组件的学习笔记][https_blog.csdn.net_songyuc_article_details_112571752]

[详解目标检测之Neck选择][Neck]

**head:分类+定位**

[Rethinking ImageNet Pre-training]: https://yuki-ho.blog.csdn.net/article/details/109379072?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-1.control
[https_blog.csdn.net_songyuc_article_details_112571752]: https://blog.csdn.net/songyuc/article/details/112571752
[Neck]: https://blog.csdn.net/weixin_47196664/article/details/113449592

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