熬夜爆肝写完论文，结果卡在检测AIGC率上，血压直接拉满。AI生成的文章，结构往往太工整。举个例子，把“背景-方法-结果-结论”的顺序打乱，变成“结果-背景-方法-结论”。今天改语法，明天调语序，后天换关键词。话说回来，每次改都要吃透内容，别闭眼瞎改。话说回来，实在改不动了，果断用笔灵降痕。比如“综上所述，我们可以清晰地看出”“值得强调的是”，这些车轱辘话直接删！轻则检测AIGC率爆表，重则学术不
今天咱们就来唠点实在的——怎么把论文里的"AI痕迹"清干净，顺便安利个神器帮你省时省力！举个真实案例：某同学用这套组合拳，3天就把AIGC率从35%降到8%，导师看完直接点头通过！举个例子，原先是"背景→问题→方法→结论"，可以改成"问题→方法→背景→结论"。：开头必是背景介绍，结尾必是未来展望，中间分三点论述——典型的AI流水线产物。不过缺点也很明显，英文文献覆盖率一般，遇上国际前沿的AI生成内
明明是自己熬夜码的字，系统却判定“AI味太重”，简直比窦娥还冤！别慌，今天这篇干货直接教你3步搞定AIGC率，全程不踩雷，安全过审！论文的核心是原创，如果全靠AI生成，这和抄袭有啥区别？再说了，AI的内容东拼西凑，逻辑可能漏洞百出，数据也可能造假。毕竟，论文是你学术能力的证明，不是AI的表演秀！所以啊，老老实实手动调整格式，该标脚注标脚注，该写参考文献就写全，千万别图省事！评论区也欢迎分享你的降痕
学校现在把这一项纳入审核标准，要是不过关，轻则返工，重则影响毕业。今天我就用最接地气的方式，教你三招搞定AIGC率，还能顺带安利一个神器——笔灵降AI！这就像抄作业，被发现肯定要挨批。另一方面，AI生成的内容可能夹带“私货”，比如编造数据、逻辑混乱。举个例子，你看到某篇论文说“AI技术推动了医疗发展”，可以改成：“医疗领域近几年变化特别大，尤其是AI技术普及后，诊断效率明显提升。如果你还在为AIG
降AIGC率不是玄学，核心就两点：摸清规则+用对工具。手动改到崩溃？试试笔灵AI，3分钟降痕2万字真不是吹！记住： 论文是你写的，工具是帮你“去AI味”的。用好这套组合拳，盲审？稳稳过！
更扎心的是，有人明明自己写的论文，系统却判定AI率爆表，简直冤到想摔键盘！它甚至细分了学生版、编辑版、英文版，不管你是本科生还是科研党，都能精准匹配需求。话说回来，学校卡AIGC率，归根结底是为了保护学术诚信。所以呢，咱们得老老实实写论文，别想着靠AI走捷径。降AIGC率这事，说难不难，说简单也不简单。举个例子，你读到“气候变化导致海平面上升”，可以改成“全球变暖让海水体积膨胀，沿海地区面临淹没风
降痕不是简单的删删改改。得从整体结构入手，让论文更自然。如果时间紧，就用工具帮忙。笔灵AI和火龙果写作都不错。话说回来，选对工具能省不少时间。最后呢，祝大家都能顺利通过盲审！别再为AIGC率头疼了，赶紧试试这些方法吧。
降痕时，千万别为了追求低AIGC率把论文改得面目全非。逻辑和结构才是核心。话说回来，只要用对方法，通过检测一点都不难。希望这篇攻略能帮到你。祝大家论文顺利过关！
搞定AIGC率没那么难。手动调整、改写内容、用笔灵降痕，三招就能解决。最后提醒一句，降痕时一定要保住论文质量。别为了数据丢了内容。希望大家的论文都能顺利过关！如果有问题，欢迎随时留言。
降AIGC率不难，关键是方法+工具。手动调整+笔灵降痕双管齐下，3天任务1小时搞定！最后提醒一句：论文是自己的，降痕只是辅助。逻辑清晰、内容扎实才是硬道理！祝大家顺利毕业～
数据集制作
【数据集】【YOLO】【可视化】道路积水目标检测数据集 5275 张，yolo/VOC格式标注！yolo可视化界面！道路积水检测算法能够实现对道路积水情况的实时监测和预警，为城市管理部门提供科学依据，指导排水系统的调度和防涝工作，保障交通安全和保护城市基础设施。该数据集含有5275张图片，包含Pascal VOC XML格式和yolo txt格式，用于训练和测试道路积水情况。图片格式为jpg格式。
求分享AVEC2013,2016,2017，2019的数据集，可有偿
举一个简单的例子，假设我们现在手里面有一份数据集是关于葡萄酒的数据。
图中汇总了图像分类与检测领域常用的数据集，付了论文名称。在博客园的原文中，每篇论文都添加了超链接，可以直接点进去下载。如果下载不了的，推荐直接复制论文名称到SCI-HUB下载。知乎上传不了表格。。。无奈...
目标检测数据集格式转换：txt格式转换为xml格式（以VisDrone数据集为例）的详细步骤
没有用官方导入的数据集，而是自己读取图片和标签，主要熟悉一下处理数据集的流程。
基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
降低AIGC率并不难，关键是用对方法。手动调整、改写内容、借助笔灵降痕工具，都是有效的手段。最后提醒一句，别太焦虑AIGC率。只要逻辑清晰、内容扎实，稍微调整就能过关。如果你还在为AIGC率头疼，不妨试试笔灵降痕。三步搞定，省时省力！希望这篇文章能帮到你。祝大家论文顺利通过！
下载地址：波兰电力交易市场短期电价预测数据集(时间间隔1小时，26208条数据)
自制锥桶数据集，yolov5s训练
利用MMDetection进行训练，一般需要下面这几步：选择一个基础模型，下载对应的配置文件和预训练的参数文件将数据整理成MMDetection支持的形式，如COCO格式或者其他格式修改配置文件：2. 用预训练好的权重来进行coco数据集的训练首先先搜索一下模型的config这样就会显示出mmdet中已经预训练好的yolov3的模型然后选择合适的进行下载这样就下载好了模型的配置文件和预训练的权重然
1、fcos网络在常见的计算机视觉任务中，个人认为检测是比较复杂的。主要原因也是anchor生成机制的原因，检测过程涉及anchor的尺寸scale和长宽比aspect radio等超参数的设置，检测框匹配，正负样本不均匀，计算复杂度高等等问题的解决。所以近年来anchor机制是检测里面的主流。当然也有人开始挑战权威。提出了anchor-free，这种idea让我这样的弟弟...
NYU2数据集介绍简介NYU2数据集有含有1449张RGBD图像，这些图像中包含464个不同的室内场景。图像是由微软Kinect的RGB和Depth相机拍摄的视频序列.同时，这些图像数据中的每个对象都被标注过。NYU2数据集由三个部分组成：1.视频中对象的标注信息。2.由微软Kinect提供的RGB、深度和加速度数据。3.一个用于操作数据和标注的函数集。数据集包含多个组件：已标记：视频数据的子集，
利用训练好的模型库进行一键抠图
Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Few-shot Learning VOC2012数据集复现结果在复现该算法时，由于是使用自定义的数据集和训练规则，遇到了很多踩坑的东西。在此列出我的实验笔记和基础复现结果，给自己做记录也给同样复现的同学们参考。环境Requirementspython 3.5PyTorch = 0.3.1
只用cpu训练的话非常慢，我当时用cpu训练过一次，用的yolov5m这个权重文件，结果训练了12个小时多......这慢的不是一点点！下面我就说说在实际训练过程中可能会出现的问题，希望能帮你减少查资料的时间。的版本，意思就是说低于这个版本也可以用的（我就是），不是那个版本也没关系。开头的文件而不是cpu开头的文件，安装方法自行百度哈，网站在这里↓。好乐无荒_ 老哥说的很详细，照着他的步骤来一般不
如何使用Yolov8_训练焊缝缺陷检测数据集，含钢材缺陷数据集及塑料焊缝缺陷数据集。
Pile是一个英语文本语料库，由EleutherAI创建，用于训练大规模语言模型。它包括各种各样的数据集，涵盖科学文章、GitHub代码库和过滤后的web文本。训练语料库以14GB块的形式提供，你还可以下载几个单独的组件。从PubMed Abstracts数据集开始，这是PubMed上1500万份生物医学出版物的摘要语料库。!Dataset({})可以看到，这里有15518009行、2列的数据。#
原文来自https://www.it610.com/article/1279536132371005440.htm微表情数据集汇总(全)最近一段时间收集了一些微表情的数据集，主要有两个目的，一是做一个汇总，二是为了正在找相关数据集的同学提供一个方便。如果你有文中未提到的数据集可以在下面留言附上链接，万分感谢~CK+:http://www.pitt.edu/~emotion/ck-spread.ht
1970-2022年中国省级国家级开发区数据集涵盖了全国2781个开发区的详细信息，这些开发区由国务院及省、自治区、直辖市人民政府批准设立，具有国家或省级实行的特定优惠政策，包括经济技术开发区、保税区、高新技术产业开发区、国家旅游度假区等。数据集的主要指标有单位名称、所属区域、所属省份、所属级别、开发区类型、关注热度、成立时间、核准面积、主导产业、地址、联系电话、经纬度等，数据格式为Excel和s
-----不知道各位在做故障检测的时候，有没有发现一个问题。就是在同一个采样频率下，如果是对CWRU分出的4类故障进行诊断（内圈故障、滚动体故障、外圈故障）进行分类会发现准去率会很高。如果只做有无故障诊断的二分类时，正确率达到1也不是一件难事。------这也是我一开始接触这个问题所遇到的问题，我想咦，既然准确率那么高。我为什么还要去搞那么多高深的网络呢？------然后我就发现了他们的玩法，那就
paddle一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务
标签名称:["Alligator Cracks","Damaged crosswalk","Damaged paint","Longitudinal Cracks","Manhole cover","Potholes","Transverse Cracks"]特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt
CVPR2022: Oriented RepPoints论文模型实践（用dota数据集）论文：https://arxiv.org/abs/2105.11111github：https://github.com/hukaixuan19970627/OrientedRepPoints_DOTADOTAv2遥感图像旋转目标检测经验分享（Swin Transformer + Anchor free/bas
这样做的好处是丰富了图片的背景，并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size，在进行batch normalization的时候也会计算四张图片，所以对本身batch_size不是很依赖，单块GPU就可以训练YOLOV4。恭喜已经顺利的跑起来了yolov8的模型，研究生小白重于破门而入，后续的学习笔记我也会整理在这里，不经是帮助自己整理知识点，也希望我的学习过程可以帮助到你。这里的dat
segmentation_models_pytorch（后文简称smp）是一个用于语义分割的高级模型库，支持9种语义分割网络，400多座编码器，本来对这只支持个别网络的模型库博主是不感兴趣的。但是，在查看到好几个竞赛的top方案都是使用unet++(efficientnet做编码器)，博主心动了。如果想要使用更多更全的语义分割模型还是推荐使用MMSegmentation，把MMSegmentati
使用pytorch的LSTM实现MNIST数据集分类任务"""__author__:shuangrui Guo__description__:"""import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionfrom torchvision import transformsfrom torch.uti
语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的序列转换模型（sequence transduction）的核心问题。序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用， 为此，本节将介绍机器翻译问题及其后文需要使用的数据集。机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言。
潜在一致性模型 (LCM) 通常可以通过 2-4 个步骤生成高质量图像，从而可以在几乎实时的设置中使用扩散模型。来自有关 LCM 的更多技术概述，请参阅。然而，每个模型需要单独蒸馏以进行潜在一致性蒸馏。LCM-LoRA 的核心思想是只训练几个适配器层，在本例中适配器是 LoRA。这样，我们就不必训练完整的模型并保持可训练参数的数量可控。然后，生成的 LoRA 可以应用于模型的任何微调版本，而无需单
【代码】yolo 数据集，训练集测试集随机划分代码实现。
NEU-DET数据集中有部分pitted_surface类型的图片标注文件中filename没有“.jpg”格式后缀，可能会在使用cv2.imread()读取图片时造成影响。
BOP (Benchmark for 6D Object Pose Estimation) 是一个专为6D物体姿态估计而设计的基准测试平台。它为研究人员提供了多种数据集，以帮助评估和比较物体识别和姿态估计算法的性能。官方网站是BOP，你可以在这里找到丰富的资源和信息。通过上述步骤，你可以轻松地找到 LINEMOD 数据集的相机内参。希望这篇教程对你有帮助，助你在6D物体姿态估计的研究中取得更好的进
TPH-YOLOV5+VisDrone数据集结果记录
本文参考《20天吃透Pytorch》来实现titanic数据集的模型建立和训练在书中理论的同时加入自己的理解。一，准备数据数据加载titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。import torchimport numpy as npimport pandas as pdimport m
【代码】动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -计算机视觉-46语义分割和数据集。
Yolov5代码：https://github.com/ultralytics/yolov51、创建虚拟环境conda create -n yolo python=3.6source activate yolo解压yolov5-master，并进入文件夹安装需要的各种库pip install -r requirements.txt2、数据集制作
Messidor视网膜数据集[1]，共1200张组成。Messidor是由法国国防研究部在 2004 年资助研究的 TECHNO-VISION 项目中建立的, 也是目前公开的最大的眼底图数据库, 共 1200 幅眼底图, 来自于 3 个不同的眼科机构. 其中图像分辨率分别为 1440×960, 2240×1488 和 2304×1536, TIFF 格式; 它给出了对应糖尿病视网膜病变分期和黄斑性
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