backbone的作用不是特征提取吗，如resnet，为什么LSTM是backbone

你对backbone的理解是正确的，通常情况下，backbone用于特征提取。在计算机视觉领域中，像ResNet这样的架构被用作图像分类、目标检测和语义分割等任务的backbone。然而，在自然语言处理领域中，特别是在序列模型中，LSTM可以被视为backbone。这是因为LSTM可以对输入序列进行逐步处理，并提取序列中的重要特征。在这种情况下，LSTM充当了backbone的角色，用于对序列数据进行特征提取和建模。请注意，LSTM在自然语言处理中的应用通常是在更复杂的模型中，例如循环神经网络语言模型（RNNLM）或神经机器翻译（NMT）等任务中。

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那如果是视频动作分析呢，我看有resnet-LSTM模型，这种情况哪个是backbone

在视频动作分析中，ResNet-LSTM模型通常是指将ResNet作为backbone网络，用于提取视频帧的空间特征，然后将这些特征输入到LSTM中，用于对时间序列进行建模。在这种情况下，ResNet就是backbone，负责提取视频帧的空间信息，而LSTM则负责对这些特征进行时间建模，捕捉视频动作的时序信息。因此，ResNet-LSTM模型中的backbone是指ResNet。