backbone的预训练权重里保存的是什么

在深度学习中，"backbone"通常指的是神经网络模型的主干部分，用于提取输入数据的特征。预训练权重是在大规模数据集上进行预训练后得到的模型参数。在这种情况下，backbone的预训练权重保存的是模型在预训练阶段学习到的特征表示。

具体来说，预训练权重可能包含了卷积层、池化层和全连接层的权重参数。这些权重通过在大规模数据集上进行训练，使得backbone能够有效地提取出输入数据中的高级特征。这些特征可以用于后续任务，如目标检测、图像分类或语义分割。

预训练权重的保存形式可以是模型的权重参数文件（如.h5或.pth文件），也可以是模型的权重张量（如numpy数组）。这些权重可以根据需要加载到相应的神经网络模型中，以便进行进一步的微调或应用。