以faster-rcnn为例
faster-rcnn_r101-caffe_fpn_ms-3x_coco.py 和 faster-rcnn_r101_fpn_ms-3x_coco.py 是两个不同的配置文件，它们用于设置 Faster R-CNN 目标检测算法的参数。文件名中的每个部分都代表着一种设置：
faster-rcnn: 这代表使用的目标检测算法是 Faster R-CNN。r101: 这代表使用的backbone 网络（即用于特征提取的网络）是 ResNet-101。caffe（只在第一个文件名中）: 这意味着模型权重是从 Caffe 框架转换过来的，而不是 PyTorch 训练的。fpn: 这代表使用了 Feature Pyramid Network（FPN），FPN 是一种用于提升小物体检测准确率的特征提取方法。ms: 这代表使用了多尺度训练策略。3x: 这表示训练周期的长度，3x表示训练周期被乘以了3。coco: 这代表使用的数据集是 COCO 数据集。
两个配置文件的主要区别在于，faster-rcnn_r101-caffe_fpn_ms-3x_coco.py 使用的是从 Caffe 转换过来的模型权重，而 faster-rcnn_r101_fpn_ms-3x_coco.py 没有指明使用从其他框架转换过来的权重，可能直接是用 PyTorch 训练的权重。