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RSS订阅原创 基于DF2K数据集复现SSIU超分算法
1、论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.11823v12、代码地址：https://github.com/eezkni/ssiu3、数据集地址：（1）训练数据集：https://www.kaggle.com/datasets/anvu1204/df2kdata?select=DF2K_train_HR（2）验证数据集：https://drive.google.com/drive/folders/1-99XFJs_fvQ2wFdxXrnJFcRRyPJYKN0K1、创建环境2
2025-07-19 12:36:23
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原创 关闭Visual Studio 2022中Copilot的AI自动代码补全功能
第二步：点击“设置”，选择“选项”，出现如图所示窗口。取消勾选“启用Copilot完成”，点击“确定”，即可关闭VS中Copilot自动代码补全。第一步：找到VS页面右上角的Copilot标志。
2025-07-18 09:41:40
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原创 TFA/FsDet训练官方VOC数据集
将下载好的数据集整理成以下结构，其中datasets/VOC2007/Annotations保存的为标签文件，datasets/VOC2007/ImageSets/Main保存的是训练，测试的txt文件，datasets/VOC2007/JPEGImages保存的是所有的图像（包括所有基类和新类训练、验证以及测试的图像），VOC2012同VOC2017结构一致。base-lr为学习率参数，可自行修改，ims_per_batch为batchsize参数，可自行修改，max-iters为迭代次数，可自行修改。
2024-03-11 15:11:03
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原创 VFA训练自定义VOC格式数据集
修改configs/vfa/voc/vfa_split1/vfa_r101_c4_8xb4_voc-split1_10shot-fine-tuning.py中lr学习率，max_iter迭代次数，load_from为上一步所生成latest.pth文件路径。修改configs/vfa/voc/vfa_split1/vfa_r101_c4_8xb4_voc-split1_base-training.py中num_classes和num_meta_classes为所有基类类别数量，lr自行修改。
2023-12-30 14:25:13
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原创 mmfewshot训练自定义VOC格式数据集
修改tools/detection/misc/initialize_bbox_head.py文件中voc_tar_size为所有类别数量，src1为上一步latest.pth文件路径，save-dir为转换后权重储存路径，method为权重初始化方法，这里选择random-init。修改configs/detection/fsce/voc/split1/fsce_r101_fpn_voc_split1_base_training.py中max_iter迭代次数、num_classes为基类数量。
2023-12-29 20:56:53
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原创 TFA/FsDet训练自定义VOC数据集
1、将自己的数据集准备好后放入代码中的datasets文件下，其中datasets/VOC2007/Annotations保存的为标签文件，datasets/VOC2007/ImageSets/Main保存的是训练，测试的txt文件，datasets/VOC2007/JPEGImages保存的是所有的图像（包括所有基类和新类训练、验证以及测试的图像）base-lr为学习率参数，可自行修改，ims_per_batch为batchsize参数，可自行修改，max-iters为迭代次数，可自行修改。
2023-12-29 17:50:59
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空空如也
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