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• 主干网络（Backbone）：其作用是从图像中抽取特征，将图像从像素空间转换到高维的特征空间，例如 VGG 和 ResNet-50 等都是常用的主干网络；
• 衔接部分（Neck）：连接主干网络和头部的结构。它对主干网络生成的原初始特征图执行一些优化或重新配置，例如特征金字塔网络（FPN）就是一种典型的 Neck。
• 密集连接头（DenseHead）：用于在特征图所映射的密集位置上进行操作，包括 AnchorHead 和 AnchorFreeHead，代表性操作有 RPN、Retina、FCOS 等。
• RoI 抽取器：从一个或多个特征映射中提取 RoIPooling 类算子特征。从相应级别的特征金字塔中提取 RoI 特征的示例是 SingleRoIExtractor。
• RoI 连接头（BBoxHead / MaskHead）：将 RoI 特征作为输入并计算出对于的任务结果，包括 bbox 的位置、分类或者分割的预测结果。