Update finetune.md

open-mmlab · Feb 23, 2022 · 67627fa · 67627fa
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diff --git a/docs/zh_cn/tutorials/finetune.md b/docs/zh_cn/tutorials/finetune.md
@@ -16,13 +16,13 @@
 
 ```python
 _base_ = [
- '../_base_/models/mask_rcnn_r50_fpn.py',
+ '../_base_/models/mask_rcnn_r50_fpn.py', 
  '../_base_/datasets/cityscapes_instance.py', '../_base_/default_runtime.py'
 ]
 ```
 
 ## Head 的修改
-接下来新的配置还需要根据新数据集的类别数量对 Head 进行修改。只需要对 roi_head `num_classes`进行修改。修改后除了最后的预测模型的 Head 之外，预训练模型的权重的大部分都会被重新使用。
+接下来新的配置还需要根据新数据集的类别数量对 Head 进行修改。只需要对 roi_head 中的 `num_classes`进行修改。修改后除了最后的预测模型的 Head 之外，预训练模型的权重的大部分都会被重新使用。
 
 ```python
 model = dict(
@@ -77,7 +77,7 @@ log_config = dict(interval=100)
 
 ## 使用预训练模型
 
-如果要使用预训练模型时，可以在`load_from`中查阅新的配置信息，用户需要在训练开始之前下载好需要的模型权重，从而避免在训练过程中浪费了宝贵时间。
+如果要使用预训练模型时，可以在 `load_from` 中查阅新的配置信息，用户需要在训练开始之前下载好需要的模型权重，从而避免在训练过程中浪费了宝贵时间。
 ```python
 load_from = 'https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_3x_coco/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_3x_coco_bbox_mAP-0.408__segm_mAP-0.37_20200504_163245-42aa3d00.pth' # noqa
 ```