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1. neck最主要的作用就是特征融合，融合就是将具有不同大小感受野的特征图进行了耦合，从而增强了特征图的表达能力。

2. neck决定了head的数量，进而潜在决定了不同尺度样本如何分配到不同的head，这一点可以看做是将整个网络的多尺度目标学习的负担，分散到了多个层级的特征图上。

3. neck将来自于backbone上的多个层级的特征图进行融合加工，增强其表达能力的同时，输出加工后并具有相同宽度的特征图以供head使用。