使用mask-rcnn训练自制的数据集时，只需要修改config.py中的BACKBONE = "resnet101"换成resnet50么？还需要修改哪里呢？
mask-rcnn只支持resnet101和50，如果想使用resnext作为特征提取网络，应该怎么办呢？
我也在想这个问题 如果改成resnet-50的话 是不是就用不了预训练的coco.h5权重文件，而需要自己重新训练模型了？
请问这个问题解决了吗？我切换残差网络的时候，只修改了config.py中的BACKBONE = "resnet101"换成resnet50，训练一个模型之后，测试的时候，所有AP值都是0？
请问使用resnext作为特征提取网络的问题有进展了吗
101换成50，只需要将训练文件中的BACKBONE换成50就可以了，使用coco的预训练模型也是没问题的，resnext的还没有进展