简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展，深度卷积神经网络在各类任务中的表现越来越出色。在这些深度卷积神经网络中，网络结构的设计至关重要，直接影响模型的性能和应用效果。本文综述了深度学习网络结构中的三个核心部分：骨干网络（简称为Backbone）、颈部网络（简称为Neck）和头部网络（简称为Head）。首先，本文详细介绍了Backbone的概念及其在特征提取中的关键作用，并讨论了几种经典的backbone架构，并分析它们的特点和应用场景。接着，探讨了Neck的作用，即如何通过特征融合和增强提升网络性能，重点介绍了三个典型的Neck结构，比较了它们在不同任务中的表现。最后，对Head网络进行了详细阐述，说明其在具体任务中的重要性，讨论了分类任务、检测任务和分割任务中常见的Head结构，分析了它们的设计思路和应用效果。本文通过对Backbone、Neck和Head的系统性梳理，旨在为研究人员和工程师提供一个全面的参考，帮助他们设计和优化深度学习的网络结构，我们还展望了该领域的未来发展方向，希望能激发更多创新和应用。
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