要将maskrcnn中的resnet50换位resnet101需要做哪些工作，以及修改哪些代码？

要在Mask R-CNN模型中将ResNet50替换为ResNet101，你需要遵循以下几个步骤并相应地修改代码：

1. **下载预训练权重**：首先从官方源或者已有的库（如PyTorch的 torchvision 或者 Detectron2）下载预训练的ResNet101权重。因为预训练模型通常是在更大的网络上训练的，所以你需要一个适合该任务的ResNet101模型。

2. **更新模型结构**：在你的项目代码中，找到处理backbone的部分，这通常是`modeling_backbone.py`或类似文件中定义的ResNet模块。你需要将`models.resnet50`替换为`models.resnet101`。这会改变基础特征提取器的架构。

from detectron2.modeling.backbone import build_resnet_backbone

# 原来的代码可能是这样：
backbone = build_resnet_backbone(model_name='resnet50')

# 修改成：
backbone = build_resnet_backbone(model_name='resnet101')

3. **调整输入大小**：由于ResNet101的默认输入尺寸通常比ResNet50大（例如32x32 vs 224x224），你可能需要更新数据加载管道或者检测器的输入尺寸，以便适应新的特征图尺寸。

4. **更改层的通道数**：ResNet101通常会有更多的卷积层和更多的通道数，所以在修改后的网络中，某些层的输出通道数可能会有所不同。你可能需要对残差块和金字塔池化层（FPN）进行适当的调整，确保它们能适配新的特征图。

5. **性能调整**：ResNet101有更深的层次结构，训练起来可能会更耗时间。在训练新模型之前，确保你有足够的计算资源，并可能调整学习率、优化器等超参数。

6. **验证和测试**：最后，在训练新模型后，通过评估指标（如mAP、精度等）来确认性能提升是否达到预期，并进行必要的微调。