深度学习中的backbone怎么翻译

在深度学习中，“backbone”通常指的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中用于提取特征的主干网络部分。这个主干网络通常由多个卷积层和池化层组成，用于从原始输入数据中提取高级特征。因此，“backbone”的直观翻译可能是“主干网络”或“骨干网络”。

相关问题

深度学习中Backbone是什么意思

在深度学习中，Backbone（骨干）通常是指神经网络中的主要结构或模块，这些结构或模块经常被用作其他任务的基础。例如，在目标检测任务中，Backbone网络可以用于提取图像特征，这些特征将被传递到目标检测头部网络中进行处理。Backbone模型可以是卷积神经网络（CNN）或其他类型的神经网络，通常具有较高的层数和较大的参数量。因此，Backbone网络的选择和设计对于深度学习任务的成功至关重要。

神经网络中Backbone

在神经网络中，Backbone指的是网络的主干部分，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。Backbone网络的输出通常会被送入其他网络层进行进一步的处理，例如分类、检测、分等任务。Backbone网络的设计对于神经网络的性能和效率都有着重要的影响。

以FCN网络为例，它的Backbone是ResNet，即ResNet的卷积层和池化层组成了FCN的主干网络。在FCN中，ResNet的最后两层全连接层被改为了卷积层，以适应分割任务的需要。