特征提取网络框架图片

特征提取网络框架通常用于计算机视觉任务中，如图像分类、物体检测或语义分割等。它主要用于从原始像素数据中抽取出关键信息并形成高级别的特征表示，这些特征对于后续的任务处理至关重要。常见的特征提取网络框架包括：

1. **卷积神经网络 (CNN)**: CNN是专为此类任务设计的，如VGG、ResNet、Inception、MobileNet等，它们通过堆叠卷积层、池化层和激活函数来捕获图像的空间特征。

2. **预训练模型**：比如VGG16、VGG19、AlexNet、Google的EfficientNet或BERT等，这些模型已经在大规模数据集上进行了预训练，然后可以在下游任务中作为特征提取器复用其学习到的通用特征。

3. **迁移学习**: 利用在其他大型数据集（如ImageNet）上训练好的模型（如上述提到的），通过调整最后几层（通常是全连接层）来适应特定任务，这是一种常见的特征提取方法。

4. **深度残差网络 (ResNet)**: 这类网络通过引入残差块解决了深层网络的梯度消失问题，提高了特征提取的效率。

5. **注意力机制**: 如SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）引入了自注意力机制，使得网络能够关注图像中最重要的部分。

在实际应用中，开发者通常会选择适合他们任务需求的网络架构，并在需要的地方冻结某些层（防止过拟合同时保留学到的特征），只更新最后几层以微调到新的任务上。