使用分类模型做其他任务的预训练模型时，应该选择哪些层作为 feature？
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使用预训练的backbone已经是图像处理领域的固定范式了。使用分类模型做其他任务的 backbone 有很多策略，一种较为基础的方法是去掉最后的全连接层，这一层主要包含的是原始任务的分类信息。如果任务比较简单，只要将前一层的输出作为 featuremap，并在此基础上添加与任务对应的结构即可。
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如果任务涉及多尺度，需要选取不同尺度的 anchor，例如某些检测模型，那么可以选取每次下采样之前一层的输出作为 featuremap。
如果不知道哪些层比较合适，那使用FPN，使用多个层的特征
PAN？
就是多尺度特征融合，浅层细节信息，深层语义信息。
backbone吧