shared backbone

### 共享主干网架构在网络设计中的概念

共享主干网（Shared Backbone Architecture）是一种神经网络结构，在这种结构中，多个子任务共用同一个卷积神经网络的前端部分。该方法可以显著减少模型参数数量和计算成本，同时提高不同任务之间的特征共享效率[^1]。

对于多任务学习或多模态输入场景而言，共享主干网能够提取通用的基础特征表示，之后再通过特定的任务分支来完成各自的目标识别或其他高级语义理解工作。这种方式不仅有助于提升资源利用率，还能促进跨领域知识迁移，增强整体系统的泛化能力。

具体到实现层面：

- **基础层**：通常由一系列深层卷积层构成，负责捕捉图像、视频帧等数据源中的低级视觉模式；

- **分叉点之前的部分称为“共享主干”**：这部分权重在整个训练过程中保持一致，不会因为下游应用的变化而改变；

- **分叉后的各条路径则针对不同的应用场景定制开发**，比如物体检测、姿态估计或是分割掩码生成等功能模块会分别连接至相应的全连接层或回归头之上。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def create_shared_backbone(input_shape=(224, 224, 3)):
    inputs = layers.Input(shape=input_shape)

    # Shared Convolutional Layers
    conv_base = models.Sequential([
        layers.Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu', padding="same", input_shape=input_shape),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Conv2D(128, kernel_size=3, activation='relu', padding="same"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))
    ])

    shared_features = conv_base(inputs)

    return inputs, shared_features


def add_task_specific_heads(shared_features):
    task_1_head = layers.Dense(10)(layers.GlobalAveragePooling2D()(shared_features))  # Example Task Head 1
    task_2_head = layers.Dense(5)(layers.GlobalAveragePooling2D()(shared_features))   # Example Task Head 2
    
    outputs = {
        'task_1': task_1_head,
        'task_2': task_2_head
    }

    return outputs


inputs, shared_features = create_shared_backbone()
outputs = add_task_specific_heads(shared_features)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

此代码片段展示了如何构建一个简单的具有两个独立输出端口的共享主干网络框架。其中`create_shared_backbone()`函数定义了一个小型卷积基作为公共特征抽取器，而`add_task_specific_heads()`用于附加每项任务特有的分类头部。