facebook Pytorch mask rcnn训练碰到的问题

1.每次重新开始训练，都要检查last_checkpoint文件
代码默认从last_checkpoint 开始训练，因此如果要重新开始训练，加载预训练模型，需要将last_checkpoint 文件删除。
2. 维度不匹配问题
当分类数量改变之后，会存在当前模型最后的分类层与预训练参数维度不匹配的问题，pytorch不提供选择load参数的接口，解决方法是：从预训练模型中，移除不需要的那些数，包括[‘cls_score.bias’,‘cls_score.weight’,‘bbox_pred.bias’,‘bbox_pred.weight’,‘mask_pred.bias’,‘mask_pred.weight’]这些与类别数有关的层。代码在 trim_detectron_model.py 文件中。