目标检测模型的主要组成部分

目标检测模型通常由以下几个主要部分组成：

1. 主干网络（Backbone）

主干网络是目标检测模型的核心部分，负责从输入图像中提取特征。常见的主干网络包括：

• 卷积神经网络（CNN）：如ResNet、VGG、MobileNet等。它们通过多层卷积操作提取图像的多层次特征。
• Transformer架构：如Vision Transformer（ViT）及其变体，通过自注意力机制提取全局特征。

主干网络的输出是一个特征图（Feature Map），它包含了输入图像的语义信息和空间信息。

2. 颈部网络（Neck）

颈部网络的作用是进一步处理主干网络提取的特征图，以增强特征的表达能力。常见的颈部网络包括：

• 特征金字塔网络（FPN）：通过将不同层次的特征图进行融合，生成更丰富的特征金字塔，用于检测不同尺度的目标。
• Path Aggregation Network（PANet）：在FPN的基础上进一步优化特征融合路径，提高特征传递的效率。
• BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）：双向特征金字塔网络，通过双向信息流进一步提升特征融合的效果。