Backbone, Neck, Head

on Deep Learning

Backbone, Neck, Head에 대하여

1. Backbone

입력 이미지를 feature map으로 변환시켜주는 부분
ResNet, Darknet, VGG, Swin transformer, ViT

2. Neck

Backbone과 head를 연결짓는 부분. feature map을 정제(refinement) 또는 재구성(reconfiguration)한다.
FPN, PAN

3. Head

Backbone에서 추출한 feature map의 locaton 작업을 수행하는 부분. predict classes와 bounding boxes 작업.

3.1. Sparse Prediction head

2-stage detector(predict classes와 bounding boxes 작업이 분리되어 있다.)에서 사용
Faster R-CNN

3.2. Dense Prediction head

1-stage detector(predict classes와 bounding boxes 작업이 통합되어 있다.)에서 사용
YOLO, SSD

4. 예시

4.1. YOLO v4

image 1) Backbone : CSP-Darknet53
2) Neck : SPP(Spatial Pyramid Pooling), PAN(Path Aggregation Network)
3) Head : YOLO-v3

5. 요약

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