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笔者在2022年开始做目标检测时，了解过上游任务和上游任务的区别，在这里举例进行初步的解释。本文以目标检测为例子来解释概念。
一、简单说说：上下游任务的协同关系
上下游任务是前后关系，上游任务先让模型学习到通用的特征表示，下游任务再让模型学习到特定的特征表示来解决特定问题。可以先理解成下图1所示：
如上图所示，通过这种分工，上游任务提供"基础能力"，下游任务专注"业务落地"，形成完整的pipeline。
二、具体讲讲：上游任务（Upstream Tasks）
#1. 核心目标
上游任务的核心是通过大规模预训练让模型学习通用特征表示，得到「预训练模型」，以此为后续下游任务提供强大的迁移能力。
通用特征比如COCO数据集中80个类别的330K张图片，部分数据样本如下图2所示：
注：本图引子论文《Microsoft COCO: Common Objects in Context》
#2. 关键特点
1️⃣数据规模大
- 通常使用海量数据（如目标检测数据集COOC、图片分类数据集ImageNet等）。
- 例如：YOLO系列在COCO上预训练、BERT在Wikipedia+BookCorpus（16GB文本）上预训练，ViT在JFT-300M（3亿张图片）上训练。
2️⃣学习通用特征
- 图像领域的颜色、纹理、边缘等特征；
- 文本领域的词向量、语法结构等特征。
3️⃣迁移能力强大
- 因为数据集庞大且类别庞大，所以得到的预训练模型通常能适应绝大多数的现实场景。
三、具体讲讲：下游任务（Downstream Tasks）
#1. 核心目标
基于「预训练模型」进行微调训练（Fine-tuning）应用到实际落地场景，解决实际问题。
微调数据集的数据量通常比预训练数据集少几十倍。
#2. 举几个栗子
| 任务类型 | 输入-输出 | 实际应用 |
|---|---|---|
| 目标检测 | 图片 => 定位+分类 | 工业瑕疵检测、自动驾驶（检测行人、车辆） |
| 语义分割 | 图片 => 分类（像素级别） | 医学图像（肿瘤区域分割） |
| 机器翻译 | 文本 => 文本 | Google Translate｜有道翻译 |
#3. 实现方式——微调（Fine-tuning）
1️⃣微调（Fine-tuning）
- 对整个网络进行微调训练在预训练模型顶部添加任务特定层（如分类头），端到端训练。
- 适用场景：微调数据集量很大，如几万的数据样本。
2️⃣冻结核心部分并进行微调训练
- 冻结骨干网络（Backbone），仅对部分网络（如Head）进行微调训练，或添加新模块并进行微调。
- 适用场景：数据量较小，如只有几百的数据样本。
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