常用backbone与学习范式

backbone

解决现有的机器视觉任务大多采用backbone+预测头的方式来完成，其中骨干网络在数据集上进行预训练，然后搭配解决特定任务的预测头，在对应的数据集再进行训练，从而达到更好的效果。

backbone网络的选择多种多样，譬如vgg，resnet，transformer等等。如果追求实时性或是应用在边缘设备上，则可以选择如mobilenet之类的轻量化网络。

学习范式

目前解决任务的常见学习方式包括监督学习和自监督学习。在数据集完备充分的情况下，监督学习无疑是最方便的。然而很多任务的数据集并不完善，数据采集起来困难较大，此时就有必要诉诸于自监督方法了。常见的自监督方法包括代理任务、对比学习以及掩码学习。