主幹網路-提取特徵，是之後完成目標檢測等一系列任務的基礎。
e.g. vgg、resnet、densenet……
backbone之後連線的網路層。
head是獲取網路輸出內容的網路，利用之前提取的特徵，做出**。比如獲得影象分類、目標檢測（分類+定位）等任務的結果。
e.g.
[dense prediction / one stage] - rpn、ssd、yolo、retinanet
[sparse prediction / two stage] - faster r-cnn、r-fcn、mask r-cnn
處於backbone和head之間，為了更好的利用backbone提取的特徵。
e.g.
[additional blocks] - spp、aspp、sam……
[path-aggregation blocks] - fpn、fully-connected fpn、bifpn……
detector = backbone+neck+head
瓶頸的意思，通常指的是網路輸入的資料維度和輸出的維度不同，輸出的維度比輸入的小了許多，就像脖子一樣，變細了。經常設定的引數 bottle_num=256，指的是網路輸出的資料的維度是256 ，可是輸入進來的可能是1024維度的。
warm up指的是用乙個小的學習率先訓練幾個epoch，這是因為網路的引數是隨機初始化的，一開始就採用較大的學習率容易數值不穩定。
參考博文：
backbone、head、neck等深度學習中的術語解釋;
目標檢測 backbone、neck、detection head;
彙總|目標檢測中的資料增強、backbone、head、neck、損失函式
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