深度学习中的基础网络和检测网络有什么不同？

在深度学习中，基础网络和检测网络是两个不同的概念。

基础网络（Base Network）通常指的是用于特征提取的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。它负责将输入的原始图像数据通过一系列卷积、池化和激活等操作，提取出图像的高级特征表示。基础网络通常是一个预训练好的模型，如VGG、ResNet、Inception等，这些模型在大规模图像数据上进行了训练，具有较强的图像特征提取能力。基础网络的输出可以作为后续任务的输入，如目标检测、图像分类等。

检测网络（Detection Network）是用于目标检测任务的网络模型。它在基础网络的基础上，进一步引入了目标位置和类别的预测。检测网络通常由两个主要部分组成：区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）和分类回归网络。RPN负责生成候选目标框，而分类回归网络则对这些候选框进行分类和位置回归。检测网络可以同时实现目标的定位和识别，是目标检测任务中的关键组件。

基础网络和检测网络的不同在于其功能和结构。基础网络主要用于特征提取，而检测网络则在此基础上实现了目标的定位和识别。基础网络通常是通用的，可以用于多种不同的任务，而检测网络则是专门设计用于目标检测。此外，检测网络还需要引入一些特定的技术，如候选框生成和位置回归等。

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