文章的第一部分是关于理论背景的，在第二部分中，我将给出一些实用的建议和Python代码供您自己尝试。
选择骨干网取决于几个因素，例如数据集的大小和复杂性、可用的计算资源以及速度和准确性之间所需的权衡。选择骨干网时需要考虑以下步骤：
确定任务要求：应根据具体的目标检测任务要求选择骨干网。例如，如果任务需要在视频流中进行实时对象检测，那么轻量级且快速的架构（例如 MobileNet）可能是合适的。然而，如果优先考虑高精度，则更复杂的架构（例如 ResNet 或 Inception）可能更可取。
评估数据集的大小和复杂性：数据集的大小和复杂性也会影响主干的选择。如果数据集小且简单，则更简单的主干（例如 VGG）可能就足够了。然而，对于 COCO 等大型复杂数据集，可能需要 ResNet 或 Inception 等更强大的主干网。
考虑计算资源：