neck在目标检测里是啥

在计算机视觉的目标检测任务中，“neck”通常是指特征图融合（Feature Pyramid Network,FPN）或者称为特征金字塔结构的一部分。它是深度学习模型中的一个关键组件，特别是在基于区域提议（如R-CNN系列、Faster R-CNN等）的目标检测算法中。

FPN的主要作用是将来自不同层（不同分辨率）的特征图进行连接，形成一张张金字塔状的特征图集合。每个层级的特征图代表了不同尺度的空间信息，比如低层捕获小物体的细节，高层则捕捉大物体的整体。通过 Neck，这些特征图会被整合起来，以便于后续的ROI池化或卷积等操作，以便更准确地定位和识别各种大小的目标。