在py-faster-rcnn的基础上修改为mask-rcnn的过程中，遇到很多问题，其中训练的时候报exp的溢出错误。
该错误是因为mask分支的loss过大，在同faster-rcnn共享同一个学习率的时候，梯度回传过大，导致梯度爆炸，进而出现溢出错误。
在faster-rcnn的bbox_transform.py第48行就容易出现该类错误。
解决办法是降低mask分支的loss占比，将其权重weight下调100倍，这样训练后，检测分支与分割分支的loss都降了下来，如下图所示：
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