Head是模型的最后一层,负责根据Neck模块输出的特征图进行最终的任务预测。对于不同的任务(如分类、检测、分割等),Head的结构和参数会有所不同。 结构解析:Head的结构通常包括一系列卷积层、池化层和全连接层等。对于分类任务,Head通常使用softmax函数将特征映射到类别分布;对于检测任务,Head则包括分类头部(用于预测目...
调整Head参数:根据任务需求调整Head的参数和结构,如增加分类器的类别数、优化回归器的损失函数等。 结语 Backbone、Neck与Head作为深度学习模型的核心组成部分,在特征提取、融合与任务预测中发挥着关键作用。通过深入理解它们的原理和功能,并结合实际应用场景进行优化设计,我们可以构建出更加高效、灵活的深度学习模型。希望...
同时,通过修改 neck 和 head 的结构,可以轻松地将相同的 backbone 应用于不同的任务。 3. 训练效率:采用 backbone、neck 和 head 这种形式可以使深度学习模型更容易进行训练和优化。由于 backbone 通常具有大量的参数,因此将其与 neck 和 head 分离可以减少训练时间和计算成本,同时也可以避免过拟合。 4. 扩展性:...
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 4.bottleneck:瓶颈的意思,通常指的是网网络输入的数据维度和输出的维度不同,输出的维度比输入的小了许多,就像脖子一样,变细了。经常设置的参数 bottle_...
backbone作为模型的基础，负责对输入数据进行多层特征提取，通常采用卷积神经网络。neck连接backbone和head，对backbone输出的特征进行调整或降维，以适应特定任务需求，neck可能包括卷积层、池化层或全连接层等。head位于模型最末，通常作为分类器或回归器，其功能是根据经过neck处理的特征，产生最终输出结果。head...
头(head)部分是获取网络输出内容的网络，基于前一步提取的特征，进行预测。颈(neck)位于backbone与head之间，旨在更好地利用backbone提取的特征，提高模型性能。瓶颈(bottleneck)通常指的是网络输入数据维度与输出维度差异较大的层，输出维度相对输入维度显著减小，类似于瓶颈形状。参数bottle_num=256表示输出...
《backbone、head、neck等深度学习中的术语解释 - 知乎》 http://t.cn/A6CwnFbg #知乎##机器学习#
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释 - liuwei的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/348800083 上一篇实例分割(Instance Segmentation) 下一篇深度学习源码里经常出现的logits 本文作者:TR_Goldfish 本文链接:https://www.cnblogs.com/huzhengyu/p/16403925.html 版权声明:本作品采用知识共享署名-...
head、neck、backbone三个术语分别是指什么?深度学习 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 ...
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...