backbone_name 通常用于指定深度學習模型的主干網絡（backbone network）。主干網絡是指在整個模型中承擔主要特征提取任務的部分。不同的主干網絡有不同的架構和特征提取能力，適用于不同的任務和數據集。
針對戴著口罩和戴著3D眼睛提取人臉特征，沒有一個特定的網絡是絕對最佳的，而是取決于許多因素，包括數據集的大小、特征的復雜性、任務的要求以及計算資源的可用性。然而，有一些網絡架構在處理這些情況下可能更加適合：
Swin Transformer 是一種基于 Transformer 的視覺模型，通過分層特征和滑動窗口機制，適用于處理具有不同尺度和復雜度的特征。它可能對于處理戴著3D眼鏡等情況下的人臉數據集效果較好。
ResNet：
ResNet 是一種經典的深度學習架構，通過引入殘差連接，解決了深層網絡訓練中的梯度消失問題，具有良好的特征提取能力。ResNet 在處理一般的人臉數據集時通常表現良好，但在處理戴著口罩和戴著3D眼鏡的情況下可能需要更多的調整和訓練。
ConvNeXt：
ConvNeXt 結合了卷積和 Transformer 的優點，可以處理不同尺度和復雜度的特征。它可能對于處理帶有口罩和3D眼鏡的人臉數據集有所幫助。
在選擇適合的網絡架構時，最好根據具體的任務和數據集進行實驗和比較。可以嘗試不同的網絡架構，并根據實驗結果來選擇最適合的網絡。同時，還可以通過遷移學習和微調等技術來進一步提高模型在特定任務下的性能。
在處理戴著口罩和戴著3D眼睛的人臉數據集時，我傾向于推薦使用具有較好的特征提取能力和適應性的模型。從我之前提到的網絡架構中，Swin Transformer 和 ConvNeXt 可能是更好的選擇，因為它們在處理不同尺度和復雜度的特征時具有一定優勢。這兩種架構都能夠處理較大的數據集并提取高質量的特征，從而有望在戴著口罩和戴著3D眼睛的情況下表現良好。但是，最終的選擇應該根據具體的任務要求、數據集特征以及計算資源等因素來進行權衡和決策。建議進行一些實驗和比較，以找到最適合您需求的模型。
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