加载EfficientDet权重时出现Unexpected keys错误的解决咨询

这个错误的核心原因是：pretrained_backbone=True仅会加载EfficientNet骨干网络的预训练权重，但EfficientDet模型还包含检测头部（如classifier、conv_head、bn2等组件），这些组件的权重不在骨干网络的权重文件中，因此加载时出现键不匹配提示。以下是两种可行的修复方案：

方案1：加载完整EfficientDet预训练模型 #

如果你需要的是整个检测模型的预训练权重，直接将pretrained_backbone=True替换为pretrained=True即可，这会加载包含检测头部的完整EfficientDet预训练权重：

import torch
from effdet import get_efficientdet_config, EfficientDet

config = get_efficientdet_config('tf_efficientdet_d0')
model = EfficientDet(config, pretrained=True)  # 加载完整模型预训练权重
model.eval()

方案2：仅加载骨干网络权重并忽略不匹配键 #

如果你的场景只需要骨干网络的预训练权重，后续要自己训练检测头部，可以手动加载骨干权重并过滤不匹配的键：

import torch
from effdet import get_efficientdet_config, EfficientDet
from timm.models.efficientnet import efficientnet_b0

config = get_efficientdet_config('tf_efficientdet_d0')
model = EfficientDet(config, pretrained_backbone=False)  # 关闭自动加载骨干权重

# 加载EfficientNet骨干的预训练权重
backbone_pretrained = efficientnet_b0(pretrained=True).state_dict()
# 筛选出模型骨干中存在的权重键
model_backbone_dict = model.backbone.state_dict()
matched_weights = {k: v for k, v in backbone_pretrained.items() if k in model_backbone_dict}
# 更新模型骨干权重
model.backbone.load_state_dict(matched_weights)

model.eval()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lazy_Coder