如何删除预训练权重的前六个模块

Question

由于自己是做以swin transformer为主干的faster rcnn的目标检测，但是官方并为给出faster rcnn的预训练权重文件，如果直接采用mask rcnn预训练权重会出现以下问题：

通过netron查看架构如下

发现前6个为mask相关权重因此才会出现第一张图片的错误，因此想请问以下两个问题：
1、如何删除预训练权重文件的前6个与mask相关的权重信息。该权重为swin transformer目标检测官方预训练权重如下图：

，如何才能删除该权重的前6个模块？
2、是否有以swin transformer为主干网络的faster rcnn的预训练权重呢？
注：需删除的模块均以roi_head.mask开头，如图二

Answer 1

对于您的第一个问题，删除预训练权重文件的前6个与mask相关的权重信息可以通过以下步骤完成：

使用Python中的NumPy库读取预训练权重文件。
使用切片操作，将第7个模块以及之后的所有模块的权重提取出来。
将提取的权重保存到一个新的权重文件中。
以下是一个示例代码，演示如何完成这个任务：

import numpy as np

# 读取预训练权重文件
weights = np.load('pretrained_weights.npy', allow_pickle=True).item()

# 删除前6个与mask相关的权重
new_weights = {}
for key, value in weights.items():
    if 'layers' in key and int(key.split('.')[1]) >= 6:
        new_key = '.'.join(key.split('.')[1:])
        new_weights[new_key] = value

# 保存新的权重文件
np.save('new_weights.npy', new_weights)

对于您的第二个问题，目前我无法确定是否有以Swin Transformer为主干网络的Faster R-CNN的预训练权重。您可以尝试在相关的论文、代码库或社区中搜索相关信息，或者直接联系作者或开发者以获取更多信息。