如何删除预训练权重的前六个模块

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

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。

以下内容部分参考ChatGPT模型：

1、要删除预训练权重的前6个与mask相关的权重信息，可以使用PyTorch的state_dict()方法获取模型参数字典，然后删除相应的键值对即可。

下面是示例代码：

import torch

# 加载预训练权重
model = torch.load('pretrained_weights.pth')

# 查看模型参数字典
print(model.state_dict().keys())

# 删除前6个与mask相关的权重信息
del_keys = list(model.state_dict().keys())[:6]
state_dict = model.state_dict()
for key in del_keys:
    del state_dict[key]

# 保存新的权重文件
torch.save(state_dict, 'new_weights.pth')

2、至少目前官方没有以swin transformer为主干网络的faster rcnn的预训练权重，你可以考虑自己训练一个模型，或者使用已经训练好的模型进行微调。

如果我的建议对您有帮助、请点击采纳、祝您生活愉快

删除预训练权重文件中与 Mask 相关的权重信息

如果你想要删除预训练权重文件中与 Mask 相关的权重信息，可以使用 Python 中的 PyTorch 模块进行操作。具体来说，你可以按照以下步骤进行：

加载预训练权重文件，将权重信息存储到一个字典 weights 中。

import torch

weights = torch.load("swin_faster_rcnn.pth")

从 weights 字典中删除与 Mask 相关的权重信息。

del weights["roi_head.mask_head.convs.0.conv.weight"]
del weights["roi_head.mask_head.convs.0.conv.bias"]
del weights["roi_head.mask_head.convs.1.conv.weight"]
del weights["roi_head.mask_head.convs.1.conv.bias"]
del weights["roi_head.mask_head.convs.2.conv.weight"]
del weights["roi_head.mask_head.convs.2.conv.bias"]
del weights["roi_head.mask_head.convs.3.conv.weight"]
del weights["roi_head.mask_head.convs.3.conv.bias"]
del weights["roi_head.mask_head.upsample.weight"]
del weights["roi_head.mask_head.upsample.bias"]
del weights["roi_head.mask_head.conv_logits.weight"]
del weights["roi_head.mask_head.conv_logits.bias"]

将更新后的权重信息保存到新的文件中。

torch.save(weights, "swin_faster_rcnn_no_mask.pth")

通过以上步骤，你可以得到一个不包含 Mask 相关权重信息的新的预训练权重文件 swin_faster_rcnn_no_mask.pth。

是否有以 Swin Transformer 为主干网络的 Faster R-CNN 的预训练权重？

目前，官方并未提供以 Swin Transformer 为主干网络的 Faster R-CNN 的预训练权重。如果你想要使用 Swin Transformer 作为主干网络，建议你从头开始训练一个 Faster R-CNN 模型，并使用自己的数据集进行 Fine-tuning。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
删除预训练权重文件的前6个模块可以使用PyTorch的state_dict()函数，代码示例如下：

import torch

# 加载预训练权重
pretrained_dict = torch.load('path/to/pretrained/weights')

# 创建新的state_dict
new_state_dict = {}
for key, value in pretrained_dict.items():
    if not key.startswith('roi_head.mask'):  # 跳过以roi_head.mask开头的权重
        new_state_dict[key] = value

# 保存新的state_dict
torch.save(new_state_dict, 'path/to/new/weights')

这样就可以保存新的权重文件，其中前6个与mask相关的权重信息会被删除。

至于是否有以swin transformer为主干网络的faster rcnn的预训练权重，我目前也没有找到官方提供的权重文件，您可以考虑自行训练或者尝试将其他目标检测任务的预训练权重进行微调。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！