VSR dataset

1.视频超分的数据集
https://cxyzjd.com/article/qq_41554005/116466156

2.Question:

OSError: libcurand.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

调整版本的型号进行匹配

python demo/restoration_video_demo.py \ ./configs/restorers/basicvsr_reds4.py \ http://download.openmmlab.com/mmediting/restorers/basicvsr/basicvsr_red4_20120409-0e599677.pth \ data/Vid4/BIx4/calendar/ \ ./output

  1. 将某个文件夹下的文件复制到另一个文件夹下面
    cp -Rf /common-data/fei.li/downloads/train/train_sharp_bicubic/X4/* /common-data/fei.li/downloads/train/train_sharp_bicubic/

3.新idea的相关网页
https://zhuanlan.zhihu.com/p/519425855
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/tutorials/video_super_resolution.md
https://zhuanlan.zhihu.com/p/519425855
https://zhuanlan.zhihu.com/p/407493555
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485
https://zhuanlan.zhihu.com/p/128970124
https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123720749.pdf
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Li_Recurrent_Dynamic_Embedding_for_Video_Object_Segmentation_CVPR_2022_paper.pdf
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Wang_Blind2Unblind_Self-Supervised_Image_Denoising_With_Visible_Blind_Spots_CVPR_2022_paper.pdf
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Chen_Learning_Continuous_Image_Representation_With_Local_Implicit_Image_Function_CVPR_2021_paper.pdf
https://arxiv.org/pdf/2204.13348.pdf
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Xia_Vision_Transformer_With_Deformable_Attention_CVPR_2022_paper.pdf
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Zheng_CLRNet_Cross_Layer_Refinement_Network_for_Lane_Detection_CVPR_2022_paper.pdf

  1. vim ~/.bashrc
  2. history |grep basic

python tools/train.py configs/restorers/basicvsr/basicvsr_reds4.py

#!/bin/bash
source ~/.bashrc
cd /data/mmediting-master/
PORT=29500
chomd 777 ./tools/dist_train.sh
./tools/dist_train.sh configs/restorers/basicvsr/basicvsr_reds4.py 2 >log.txt

#!/bin/bash
source ~/.bashrc
cd /data/mmediting-master/
PORT=29500
python tools/train.py configs/restorers/basicvsr/basicvsr_reds4.py

log.txt

RuntimeError : work = default_pg.broadcast([tensor], opts)NCCL error in: …/torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:957, invalid usage, NCCL version 21.0.3
ncclInvalidUsage: This usually reflects invalid usage of NCCL library (such as too many async ops, too many collectives at once, mixing streams in a group, etc).

RuntimeError: NCCL error in: …/torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:957, invalid usage, NCCL version 21.0.3
ncclInvalidUsage: This usually reflects invalid usage of NCCL library (such as too many async ops, too many collectives at once, mixing streams in a group, etc).
ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 26330) of binary: /opt/conda/bin/python

torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError:

https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/dist_utils.py#L64

如果设置是对的可能把NCCL的debug开开看看吧 https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#other-nccl-environment-variables
./tools/dist_train.sh configs/restorers/basicvsr/basicvsr_reds4.py 2

<think>好的,我需要帮助用户找到GitHub上名为“easy dataset”的数据集并下载。首先,我得确认用户提到的具体项目名称,因为用户可能拼写有误或者名称不完全匹配。用户提到的“easy-dataset”在引用[1]中是一个开源项目,用于数据集标注,支持Markdown格式的文本。而引用[2]提到的是百度EasyData的智能标注工具,可能与GitHub上的项目不同。 首先,用户可能混淆了“easy-dataset”和“EasyData”。需要明确用户到底是要找哪个。根据问题描述,用户明确想从GitHub下载名为“easy dataset”的数据集,但根据引用,正确的项目名称可能是“easy-dataset”。因此,我需要指导用户在GitHub上搜索正确的名称。 接下来,我应该建议用户在GitHub的搜索栏中输入关键词,比如“easy-dataset”或“easy dataset”,并检查搜索结果中的仓库名称、描述和README文件,确认是否与数据集相关。同时,提醒用户注意仓库的更新日期、Star数量和文档完整性,这些是判断项目可靠性的重要指标。 如果用户找不到准确的项目,可能需要提供替代方案,比如使用引用中提到的easy-dataset项目的安装方法,或者建议用户转换数据格式,如使用在线工具将文本转换为Markdown,以适应该项目的要求。此外,引用[2]提到的百度EasyData工具虽然不在GitHub上,但也是一个数据集标注的解决方案,用户可能需要了解如何将标注后的数据集转换为YOLO格式。 最后,用户可能需要帮助解决下载后的使用问题,比如格式转换或安装步骤。因此,在回答中应该涵盖搜索步骤、验证方法、替代方案以及常见问题的解决方法,确保用户能够顺利完成数据集的获取和使用。</think>根据你的需求,以下是关于GitHub上搜索和下载"easy-dataset"数据集的步骤指南: ### 一、GitHub搜索步骤 1. **访问GitHub官网** 打开[GitHub](https://github.com/)并在搜索栏输入关键词组合: ``` "easy dataset" OR "easy-dataset" in:name,description ``` 2. **验证项目信息** - 查看仓库名称是否包含`easy-dataset`(注意大小写和连字符) - 检查仓库描述中是否提及"数据集标注"或"markdown支持" - 重点查看README文件的**Features**和**Installation**部分 ### 二、关键验证指标 通过以下指标判断项目可靠性: | 指标 | 合格标准 | 当前项目状态(需用户确认) | |------------|-------------------------|------------------| | 最后更新时间 | ≤6个月内 | | | Star数量 | ≥500 | | | Issues解决率 | 开放问题/总问题 ≤30% | | ### 三、安装使用提示 若找到匹配仓库,按引用[1]建议: ```bash # 克隆仓库(示例命令,需替换实际地址) git clone https://github.com/[用户名]/easy-dataset.git # 安装依赖(假设使用requirements.txt) pip install -r requirements.txt ``` ### 四、替代解决方案 如果未找到准确项目,可考虑: 1. **使用引用[1]的本地部署方案** 下载`.exe`安装包(Windows)或`.dmg`包(MacOS),注意需要: - 检查数字签名有效性 - 在沙箱环境中测试运行 2. **格式转换工具推荐** 如遇到非Markdown格式数据,可使用: - Word转MD:[CloudConvert](https://cloudconvert.com/docx-to-md) - CSV转MD:[Table Convert](https://tableconvert.com/) ### 五、常见问题处理 **问题:** 下载后提示"invalid markdown format" **解决方案:** 1. 使用VS Code安装**Markdown All in One**插件 2. 运行格式校验命令: ```bash markdownlint dataset/**/*.md ``` 根据引用[2]的经验,如果涉及图像标注,建议先将数据上传至[百度EasyData](https://ai.baidu.com/easydl/)完成标注后,通过AT Studio导出YOLO格式数据集。
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