TorchVision预训练完整模型权重与骨干权重的区别及选择疑问

1. 使用预训练weights是否会默认调用预训练的weights_backbone？ #

是的。当指定weights参数（比如RetinaNet_ResNet50_FPN_Weights.COCO_V1）时，模型会加载整套预训练权重，其中已经包含骨干网络的预训练权重，此时无需单独设置weights_backbone。若同时设置两个参数，weights_backbone会被忽略——整套检测模型权重的优先级更高。

2. 二者的差异是什么？ #

• weights：对应完整RetinaNet模型的预训练权重，涵盖骨干网络（如ResNet50）、特征金字塔网络（FPN）以及检测头部（分类+回归分支）的全部参数。这类权重通常在COCO等大规模检测数据集上完成端到端训练，针对目标检测任务做了专项优化。
• weights_backbone：仅对应骨干网络的预训练权重，比如ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1，这类权重是在ImageNet图像分类数据集上训练得到的，仅优化了图像分类能力，不包含FPN和检测头部的参数。

3. 该如何选择？ #

根据训练场景和需求判断：

• 常规检测任务微调：直接用weights加载整套检测预训练权重，能复用已学到的检测任务特征提取与头部知识，训练收敛更快、效果更优，适合绝大多数目标检测场景。
• 自定义骨干或特殊调整：如果要替换默认骨干网络（比如用ResNet101替代ResNet50），或想基于分类预训练骨干从头训练检测头部，可设置weights_backbone并将weights设为None。这种情况适合需要对骨干做特殊改造，或验证不同骨干预训练权重影响的场景。
• 完全从头训练：将两个参数都设为None，模型所有参数随机初始化，适合研究场景或数据集与预训练数据差异极大的情况，但训练周期长，效果通常不如预训练微调。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Harry Stuart