我們在閱讀文章的時候，經常看到backbone head neck 這一類的術語，但是我們可能並不知道是什麼意思，這篇文章就是對這些術語進行解釋：
backbone：翻譯爲主幹網絡的意思，既然說是主幹網絡，就代表其是網絡的一部分，那麼是哪部分呢？翻譯的很好，主幹部分，哈哈哈哈，文字遊戲了哈。這個主幹網絡大多時候指的是提取特徵的網絡，其作用就是提取圖片中的信息，共後面的網絡使用。這些網絡經常使用的是resnet VGG等，而不是我們自己設計的網絡，因爲這些網絡已經證明了在分類等問題上的特徵提取能力是很強的。在用這些網絡作爲backbone的時候，都是直接加載官方已經訓練好的模型參數，後面接着我們自己的網絡。讓網絡的這兩個部分同時進行訓練，因爲加載的backbone模型已經具有提取特徵的能力了，在我們的訓練過程中，會對他進行微調，使得其更適合於我們自己的任務。
head：head是獲取網絡輸出內容的網絡，利用之前提取的特徵，head利用這些特徵，做出預測。
neck:是放在backbone和head之間的，是爲了更好的利用backbone提取的特徵
bottleneck:瓶頸的意思，通常指的是網網絡輸入的數據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。經常設置的參數 bottle_num=256，指的是網絡輸出的數據的維度是256 ，可是輸入進來的可能是1024維度的。
GAP：在設計的網絡中經常能夠看到gap這個層，我之前不知道是幹啥的，後瞭解了，就是Global Average Pool全局平均池化，就是將某個通道的特徵取平均值，經常使用AdaptativeAvgpoold(1),在pytorch中，這個代表自適應性全局平均池化，說人話就是將某個通道的特徵取平均值。
self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)