MMDet踩坑与使用体会
有意思的是，某些模型的AP范围，最差的backbone可能AP很低，但最好的又很高。如果改了配置文件coco_inatance.py而模型没变，注意把模型保存路径下的配置文件如cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py删掉，之前训练的时候改了几次参数，最后的修改没完全更新上，效果烂烂的。如训练swin版的mask2former也要改调用的r50版配置文件，并且不同模型的类数量等参数可能命名方式不同，看一下配置文件就知道了。虽然在同个框架下，但loss不同。
