Backbone、Neck、Head架构解析

在计算机视觉任务（如目标检测、图像分割、目标跟踪等）中，深度学习模型通常采用Backbone（骨干网络）、Neck（颈部结构）、Head（头部预测）的三段式架构。Backbone 主要负责从输入图像中提取特征，类似于一个高效的编码器，将原始像素数据转化为有意义的特征表示。Neck 主要用于连接 Backbone 与 Head，负责特征融合、多尺度特征提取，增强模型的表达能力，提高对不同大小目标的检测效果。Head 主要负责对 Neck 传递的特征进行最终处理，输出预测结果，如目标类别、目标框位置、分割掩码等。模板将深入解析这三个模块的作用、典型结构及其优化方式，帮助你理解计算机视觉任务中的关键设计思路。