深度学习网络中backbone和feature map的含义

最新推荐文章于 2025-02-08 00:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-08 00:00:00 发布 · 1.6k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文解释了在计算机视觉任务中backbone的概念及其重要性，并详细介绍了卷积神经网络中的featuremap是如何产生的。
部署运行你感兴趣的模型镜像

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，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章（比如分类，生成等等）。

所以将这一部分网络结构称为backbone十分形象，仿佛是一个人站起来的支柱。

卷积神经网络中feature map的含义
在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。层与层之间会有若干个卷积核（kernel），上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map。

摘录别人的我只是个没用的学习工具人而已

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.9

PyTorch 2.9

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

深度学习中的特征图详解
浩瀚之水的专栏
05-18 640
特征图（FeatureMap）是卷积神经网络（CNN）中的核心组成部分，记录了输入数据在不同层次上的特征提取结果。它通过卷积核的滑动计算生成，每个特征图对应一个卷积核，反映了输入局部区域与该卷积核模式的匹配程度。特征图的生成过程包括卷积操作、激活函数、填充和步长控制，逐步从浅层提取低级特征（如边缘、纹理）到深层组合高级语义（如物体形状）。
【深度学习】骨干网络（Backbone）
最新发布
藓类少女的博客
08-24 1518
核心功能：特征提取。它通过一系列卷积层、池化层、注意力机制等操作，将原始数据转换为多层次、多尺度的特征表示。通常都是预训练模型：骨干网络很少从零开始训练（Scratch Training）。通常会在一个超大的数据集（如 ImageNet）上进行预训练，学习到强大的通用特征提取能力。然后，我们可以把这种能力迁移（Transfer Learning）到自己的特定任务上（比如医学图像分析、卫星图像识别），只需要微调（Fine-tuning）即可，大大节省了时间和数据。输出：骨干网络通常会输出一个或多个。
深度学习中的backbone的意思
weixin_43168650的博客
03-28 8087
深度学习中的backbone的意思Backbone Backbone backbone原意是指人的脊梁骨，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vgg net，resnet，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章（比如分类、生成等）。 主干网络，用来做特征提取的网络，代表网络的一部分，一般用于前端提取图片信息，生成特征图feature map，供后面的网络使用。通常用VGG或者Re
深度学习中feature map是什么？
w13940062279的博客
07-11 1180
在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。层与层之间会有若干个卷积核（kernel），上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map。在CNN的设定里，Feature Map是卷积核卷出来的,你用各种情况下的卷积核去乘以原图，会得到各种各样的feature m
深入理解深度学习中的【卷积】和 feature map-附件资源
03-02
深入理解深度学习中的【卷积】和 feature map-附件资源
深度学习笔记_基本概念_卷积网络中的通道channel、特征图feature map、过滤器filter和卷积核kernel
惊鸿一博
08-17 2万+
目录 卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核 1.feature map 1.1 feature map 1.2 feature map怎么生成的？ 1.3 多个feature map 的作用是什么？ 2.卷积核 2.1 定义 2.2 形状 2.3卷积核个数的理解 3.filter 4.channel 4.1 定义 4.2 分类 4.3 通道与特征 4.4通道的终点 卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核 1.feature map 1.1 feature map .
深度学习中的经典基础网络结构（backbone）总结
热门推荐
生命在于折腾！
10-28 3万+
深度学习中的经典基础网络结构总结 1. 深度学习发展历史回顾 在开始正式内容之前，首先回顾下深度学习发展史，这将使整体内容更为连贯。 上图主要展示了深度学习的 “史前文明”（这里仅仅是开玩笑的说法）。从图中可以看到整个历史始于1943年，有三个发展繁荣期和两个低谷。 1943年，心理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了MP模型。 1960年，...
深度学习Backbone网络系列（一）
weixin_42410915的博客
04-15 1776
目录 AlexNet VGG GoogLeNet AlexNet 2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。ReLU激活函数比Sigmoid性能好，有助于加深网络层次，并在ReLU之后添加了Normalization操作（即LRN）；Dropout缓解了过拟合问题；LRN（局部响应归一化），对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其.
一文读懂深度学习基础网络backbone的代码和设计
人工智能微客/aiweker
02-08 2791
LeNet5: CNN开山之作，卷积层+pooling层AlexNet：历史性的突破，引领深度学习普及，ReluVGG: 特征提取神器googleNet Inception系列: 综合多个卷积核多个感受野，探索模型更widerResNet：里程碑式研究，使得深度学习更deeper成为可能，主要结构是残差学习DenseNet：探索信息在深层卷积层的传递方式，采用更密集的连接和特征concat重用EfficientNet：考虑高性能CNN模型在深度，宽度和分辨率上的综合表现。
深度学习中的Benchmark，Baseline，Backbone和SOTA的比较说明举例分析
呆呆象呆呆的博客
08-17 1万+
1 Benchmark 1.1 中英文直译 基准；水准点；衡量尺度 A benchmark is something whose quality or quantity is known and which can therefore be used as a standard with which other things can be compared. 1.2 解释说明举例 是一种标准、规则，不一定是最好的，但一定是最有代表性的，已经被广泛研究且被广泛认可的，对它性能的表现形式、测量方法都非常
yolov3-yolov4-matlab:在 MATLAB 深度学习网络中导入和导出 Darknet:trade_mark: 模型。-matlab开发
05-31
Import and export Darknet models(https://github.com/pjreddie/darknet ) within ... In addition to importing the deep neural network, the importer can obtain the feature map size of the network, the n
【Deep Learning】VGG16之feature map学习笔记
codeman_cdb的专栏
09-18 5290
最近学习BeautyGAN需要用到VGG16提取的feature map进行训练，简单学习了一些关于VGG16和feature map相关的内容。 VGG16网络结构 VGG16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积，第二次经过两次128个卷积核卷积，第三次经过三层256卷积核卷积，第四次经过512个卷积核，每次卷积后进行一次pooling，最后经过三次全连...
Feature Map
xioayanran123的博客
11-26 1022
综上所述，Feature Map是深度学习和计算机视觉中的一个重要概念，它在特征提取、非线性变换、空间结构保持等方面发挥着重要作用，并广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割以及其他领域的任务中。填充越多，特征图的分辨率越高。2. 目标检测：在目标检测任务中，Feature Map不仅用于提取图像特征，还被用来生成候选区域（proposals）或进行特征匹配，以实现目标的精确定位。1. 图像分类：在图像分类任务中，Feature Map被用来提取图像中的关键特征，这些特征随后被用于分类决策。
深度学习中常见的backbone、neck、head的理解
qq_60498436的博客
02-29 1万+
Neck（颈部）：颈部位于骨干网络和头部之间，负责对骨干网络提取的特征进行进一步的处理和整合。颈部的作用类似于连接骨干网络和头部的桥梁，可以帮助将特征更好地传递给头部进行最终的预测或分类任务。Backbone（骨干网络）：骨干网络通常是指整个深度神经网络的主要部分，负责提取输入数据的特征。头部通常由全连接层或卷积层组成，用于将颈部提取的特征映射到最终的输出空间，生成网络的最终预测结果。在不同的任务中，头部的结构会有所不同，以适应不同的任务需求。
[深度学习]keras中获取某一层上的feature map的方法
qq_32376851的博客
11-04 5421
在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： model = VGG16(...
网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——卷积层)
weixin_42782833的博客
06-26 1万+
利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络数整个检测算法的“骨架”，也被称为Backbone Backbone是物体检测技术的基础，其中也涌现除了多种经典结构，如VGGNet、ResNet和DenseNet等 卷积网络的经典Backbone： VGGNet：走向深度 Inception：纵横交错 ResNet：里程碑的残差结构 DenseNet：多重残差 FPN：特征金字塔 DetNet：为检测而生 神经网络的基本组成 物体检测算法使用的通常
[深度学习] 深度网络 backbone 含义
comedate的专栏
02-17 2608
Q： 深度学习的代码中网络都会有backbone，这个是什么意思呢？关注用的什么backbone意义是什么呢？比如某篇论文代码backbone用的resnet，这代表什么呢？ A： 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，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章（比如分类，生成等等）。所以将这一部分网络结构称为ba
backbone是什么？
AndrewPerfect的博客
07-02 3126
在深度学习中，特别是计算机视觉领域，。它通常是卷积神经网络（CNN），其任务是从输入图像中提取高层次特征，这些特征然后被用于各种任务，如目标检测、图像分割、分类等。
深度学习 arch层 backbone层 fpn层 head层
02-28
### 深度学习架构中的层次及其功能 #### Arch 层的作用与联系 Arch 层通常指的是整个网络结构的设计理念和框架。这一层定义了模型的整体布局，包括如何组合不同的子模块来完成特定的任务。例如，在目标检测任务中，arch 可能会规定采用两阶段还是单阶段的方法；对于图像分类，则可能指定了残差连接的数量以及卷积核大小等超参数设置[^1]。 #### Backbone 层的作用与联系 Backbone 是深度神经网络的核心部分之一，负责提取输入数据的基础特征表示。常见的 backbones 如 ResNet、VGG 或者 EfficientNet 系列都是通过堆叠多个卷积操作来逐步捕捉不同尺度下的空间信息。这些基础特征图将被传递给后续处理单元用于更复杂的计算，比如语义分割或物体定位等高级任务。在提到的 R_50_FPN 架构里，ResNet-50 就充当着 backbone 的角色。 ```python import torchvision.models as models resnet50 = models.resnet50(pretrained=True) print(resnet50) # 输出 resnet50 结构 ``` #### FPN (Feature Pyramid Network) 层的作用与联系 FPN 主要解决多尺度目标检测问题，其工作原理是在原有 feature maps 上构建一个多级联金字塔形结构。具体来说就是利用自底向上的路径增强低分辨率 map 中的信息量，并结合来自高层较粗粒度但富含上下文线索的特点形成新的 multi-level features。这样做的好处是可以更好地适应各种尺寸的目标识别需求。文中提及到 maskrcnn-benchmark 使用的就是这种技术实现更好的区域提议生成效果。 ```python from detectron2.modeling.backbone import build_resnet_backbone, FPNStructure backbone = build_resnet_backbone(cfg=None, input_shape=(3, 224, 224)) fpn_structure = FPNStructure(bottom_up=backbone, in_features=['res2', 'res3', 'res4', 'res5']) output = fpn_structure(torch.randn(1, 3, 800, 800)) # 假设输入图片大小为 800x800 for k, v in output.items(): print(f"{k}: {v.shape}") ``` #### Head 层的作用与联系 Head 部分位于整个 pipeline 的末端位置，专门用来执行具体的预测任务。根据不同应用场景可以分为多种类型：如分类头(Classification Head)，回归头(Box Regression Head)，关键点估计(KP Estimation Head)等等。每种 head 设计都紧密围绕着最终输出的需求展开设计。例如 Mask R-CNN 中就包含了 box prediction 和 segmentation mask generation 这两个 heads 来分别完成边界框绘制及实例掩码创建的工作。 ```python class KeypointPostProcessor(nn.Module): def forward(self, x): pass # 实现细节省略 keypoint_post_processor = KeypointPostProcessor() outputs = keypoint_post_processor(x) # 输入由前面 layers 提供的结果 ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值