我们在阅读文章的时候,经常看到backbone head neck 这一类的术语,但是我们可能并不知道是什么意思,这篇文章就是对这些术语进行解释: 1.backbone 翻译为主干网络的意思,backbone这个单词原意指的是人的脊梁骨,后来引申为支柱,核心的意思。 在神经网络中,尤其是CV领域,一般先对图像进行特征提取(常见的有vggnet,resnet...
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...
优化Neck结构:针对多尺度目标检测等任务,可以设计更加复杂的Neck结构,如引入FPN和PANet等特征融合机制。 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...
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:...
在深度学习中,特别是在计算机视觉任务中,模型通常被分为三个主要部分:backbone(主干)、neck(颈部)和head(头部)。每个部分负责不同的任务,并且它们一起工作以完成整个推理过程。此外,Transformer架构的引入对这些组件的设计产生了影响,尤其是在处理序列数据和需要长距离依赖的任务上。 深度学习网络中backbone是什么意思?
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...
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 ...
深度学习head、neck、backbone三个术语分别是指什么? 1.backbone:是主干网络,是提取特征的网络,这些网络经常使用的是resnet18,Darknet53等,通常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...
2. Neck 是放在backbone和head之间的,是为了更好的利用backbone提取的特征。 3. 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。Bottleneck有个参数ratio,经常设置为4,比如输入进来的是channel是512,然后,变成128,再变成512输出。
三、常用Head Dense Prediction (one-stage): RPN SSD YOLO RetinaNet (anchor based) CornerNet CenterNet MatrixNet FCOS(anchor free) Sparse Prediction (two-stage): Faster R-CNN R-FCN Mask RCNN (anchor based) RepPoints(anchor free) 四、常用neck Additional blocks: SPP ASPP RFB SAM Path-aggregatio...