backbone的预训练权重里保存的是什么

backbone的预训练权重通常保存的是模型在大规模数据集上预训练后学到的参数。这些参数表示了模型对输入数据的特征提取能力，也可以视作模型的"知识"。预训练权重通常包含了模型的各层权重和偏置值，在不同的深度学习框架中可能有不同的存储格式，例如TensorFlow的SavedModel或PyTorch的.pt文件。这些预训练权重可以用于在特定任务上进行微调或迁移学习，以提高模型的性能和训练效率。

相关问题

YOLO加载预训练权重

### 加载预训练权重到YOLO模型

当尝试在修改过的YOLO模型中加载预训练权重时，遇到的主要问题是新定义的层结构与保存好的权重文件中的键名或形状不匹配[^1]。为了成功加载这些权重并继续微调过程，可以采取以下方法：

#### 方法一：手动映射参数名称
如果只是简单地更改了一些模块的名字而没有改变整体架构，则可以通过创建一个字典来重新命名权重条目，使其适应新的模型。

import torch

pretrained_dict = torch.load('path_to_your_pretrained_weights.pth')
model_state_dict = model.state_dict()

# 创建一个新的state dict用于存储转换后的权重
new_state_dict = {}

for key, value in pretrained_dict.items():
    new_key = 'your_new_prefix.' + key  # 修改前缀或其他部分以适配当前模型
    if new_key in model_state_dict and model_state_dict[new_key].shape == value.shape:
        new_state_dict[new_key] = value
        
model.load_state_dict(new_state_dict, strict=False)

这种方法适用于那些仅改变了某些组件名字的情况，并且确保了只有完全相同的张量尺寸才会被复制过去。

#### 方法二：忽略特定层
对于更复杂的改动——比如增加了额外卷积层或是调整了分类器的数量——则可能需要更加灵活的方式来处理这个问题。此时可以选择性跳过无法直接对应的层。

missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(pretrained_dict, strict=False)

print(f'Missing keys: {missing_keys}')
print(f'Unexpected keys: {unexpected_keys}')

if len(missing_keys) > 0 or len(unexpected_keys) > 0:
    print("Warning! Some layers were not loaded correctly.")
else:
    print("All pre-trained parameters have been successfully transferred!")

通过设置`strict=False`选项可以让 PyTorch 宽松地对待缺失项和多余项，从而允许我们绕过不必要的错误提示。之后可以根据实际情况决定是否进一步调查这些问题。

#### 方法三：自定义初始化函数
最后一种情况是当你彻底重构了一个子网路或者替换了整个骨干网络时，那么最好的办法可能是编写自己的初始化逻辑，在其中显式指定哪些地方应该继承旧版权值以及怎样做才是安全合理的。

def custom_init(model, pretrained_path='yolov5s.pt'):
    checkpoint = torch.load(pretrained_path)['model'].float().state_dict()
    
    for name, param in model.named_parameters():
        if name.startswith(('backbone', 'neck')):  # 假设只迁移特征提取部分
            try:
                param.data.copy_(checkpoint[name])
                print(f'{name} has been initialized with pretrained weights.')
            except KeyError as e:
                print(e)
                
custom_init(your_modified_model_instance)

这段代码展示了如何针对特定区域应用预训练数据，同时保持其他部分随机初始化的状态不变。

# Load a COCO-pretrained RT-DETR-l model model = RTDETR('rtdetr-l.pt')#预训练权重。我在这里使用了预训练权重，但是我想将其去掉，重新开始训练，我该怎么做

如果你想从头开始训练一个模型而不是使用预训练权重，你需要遵循以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：
确保已经安装了Detectron2和其对应的RT-DETR模型。如果还没有，可以运行 `pip install detectron2[models]` 来安装。

2. **下载或创建一个空模型配置**：
导入所需的模块，然后创建一个新的模型配置，例如：

   from detectron2.config import get_cfg
   cfg = get_cfg()
   cfg.MODEL.DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

如果你是从头开始构建模型，可以选择一个基本的模型配置，如`cfg.MODEL.BACKBONE.NAME = 'resnet50'`。

3. **清空预训练权重**：
RT-DETR模型的初始化默认加载预训练权重。为了移除这个行为，设置`cfg.MODEL.WEIGHTS=None` 或者 `cfg.MODEL.RESUME_FROM_NONE=True`。

4. **配置数据集**：
根据你的任务添加适当的dataset configurations，包括数据来源（如COCO）、数据划分（train/val/test）等。

5. **训练循环**：
创建`DefaultTrainer`实例并指定配置文件：

   trainer = DefaultTrainer(cfg)
   trainer.resume_or_load(resume=False)  # 指定不从预训练权重加载

然后调用`trainer.train()`进行训练。

6. **保存新权重**：
训练结束后，你可以定期保存模型状态到新的.pth文件：

   trainer.save("my_new_model.pt")

注意：重新训练通常需要大量的标注数据和计算资源，而且训练时间会比仅使用预训练权重长得多。