ターゲット検出タスクでは、通常、バックボーン ネットワーク (バックボーン)、ヘッド ネットワーク (ヘッド)、接続ネットワーク (ネック) の組み合わせという一般的なネットワーク アーキテクチャが採用されます。これらのセクションの機能は次のとおりです。
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バックボーン (バックボーン ネットワーク): バックボーン ネットワークは、深層学習モデル全体の主要な特徴抽出部分です。入力画像から特徴を抽出し、特徴マップの解像度を徐々に下げる役割を果たします。バックボーン ネットワークは通常、畳み込み層、プーリング層、およびさまざまなレベルで画像の特徴をキャプチャするための活性化関数で構成されます。バックボーン ネットワークの設計は、タスクの要件とモデルの複雑さに依存します。一般的なバックボーン ネットワークには、ResNet、VGG、MobileNet などが含まれます。
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ヘッド (ヘッド ネットワーク): ヘッド ネットワークは通常、バックボーン ネットワークの出力に接続され、バックボーン ネットワークによって抽出された特徴を処理し、最終的なターゲット検出結果を生成します。ヘッド ネットワークは、ターゲットのカテゴリ、位置、信頼度を予測するために、分類タスクや回帰タスクでよく使用されます。通常、全結合層、畳み込み層、活性化関数、損失関数などで構成されます。その設計と構造は、タスクの要件とモデルの複雑さに依存します。
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ネック (接続ネットワーク): 接続ネットワークはバックボーン ネットワークとヘッド ネットワークの間に位置します。その役割は、バックボーン ネットワークの機能を処理および統合して、機能の表現力と堅牢性を向上させることです。接続ネットワークは、いくつかの畳み込み層、機能ピラミッド構造、またはアテンション メカニズムなどにすることができます。さまざまなレベルで特徴情報を融合して、物体検出タスクにおけるモデルのパフォーマンスと精度を向上させるのに役立ちます。
要約すると、バックボーン ネットワークは画像特徴の抽出を担当し、ヘッド ネットワークはターゲット検出結果の生成を担当し、接続ネットワークはバックボーン ネットワークの機能の統合と融合を担当します。これらの部分が連携して、完全な物体検出モデルを構築します。