BACKBONE和fpn都改，怎么写yaml

BACKBONE和FPN（Feature Pyramid Network）都是深度学习中常用的计算机视觉模块，通常用于目标检测任务。在编写包含这两种改动的 YAML 配置文件时，你需要定义网络结构、超参数和数据加载等内容。

首先，对于BACKBONE（比如ResNet、EfficientNet等），你需要指定使用的预训练模型和可能的修改，例如更改卷积层的大小、添加额外的块等。例如：

backbone:
  name: 'resnet50'
  pretrained: 'imagenet'
  modifications:
    - layer_type: 'custom_conv_block'
      input_channels: 2048

对于FPN部分，你需要配置金字塔特征融合的方式，如FPN的级数、特征映射大小以及如何连接到顶部的RPN和分类头：

fpn:
  in_channels: [256, 512, 1024, 2048]
  out_channels: 256
  num_levels: 5
  top_down_pathway: 'upsample_add'
  lateral_connections: 'convolutional'

结合以上两个部分，完整的 YAML 文件可能会看起来像这样：

model:
  type: 'Detector'
  backbone:
    ...
  fpn:
    ...
data:
  train:
    image_dir: 'train_images'
    ann_file: 'train_annotations.json'
  val:
    ...

# 其他选项，如优化器、损失函数、训练轮数等...
optimizer:
  ...
loss:
  ...
epochs: 100

记得根据实际项目需求调整细节。如果你对某个部分有疑问，可以提问：