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/d

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.

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_

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

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.

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_spli

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_

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_spli