圖像去霧開(kāi)源數(shù)據(jù)集資源匯總
編輯丨極市平臺(tái)
D-HAZY
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D-HAZY,建立在Middelbury 和NYU深度數(shù)據(jù)集上,這些數(shù)據(jù)集提供各種場(chǎng)景的圖像及其相應(yīng)的深度圖。包含1400多對(duì)圖像的數(shù)據(jù)集,其中包括同一場(chǎng)景的地面真實(shí)參考圖像和模糊圖像。

RESIDE
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RESIDE數(shù)據(jù)集包括合成和真實(shí)世界的模糊圖像,稱(chēng)為REalistic Single Image Dehazing,RESIDE突出顯示了各種數(shù)據(jù)源和圖像內(nèi)容,并分為五個(gè)子集,每個(gè)子集用于不同的訓(xùn)練或評(píng)估目的。提供了各種各樣的去霧算法評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),從完整參考度量,無(wú)參考度量,到主觀(guān)評(píng)估和任務(wù)驅(qū)動(dòng)評(píng)估。

Middlebury Stereo雙目立體匹配測(cè)試數(shù)據(jù)集
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這24個(gè)數(shù)據(jù)集是由潘廣漢、孫天生、托比·威德和丹尼爾·沙爾斯坦在2019-2021期間創(chuàng)建的。數(shù)據(jù)集包括11個(gè)場(chǎng)景,在許多不同的照明條件和曝光(包括移動(dòng)設(shè)備的閃光燈和“手電筒”照明)下,從1-3個(gè)不同的觀(guān)看方向成像。

NH-HAZE
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這是一個(gè)非均勻的真實(shí)數(shù)據(jù)集,具有成對(duì)的真實(shí)霧度和相應(yīng)的無(wú)霧度圖像。這是第一個(gè)非齊次圖像去模糊數(shù)據(jù)集,包含55個(gè)室外場(chǎng)景。在場(chǎng)景中引入了非均勻霧,使用專(zhuān)業(yè)霧發(fā)生器模擬霧場(chǎng)景的真實(shí)條件。

DENSE-HAZE
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單圖像去疊是一個(gè)不適定問(wèn)題,最近引起了重要關(guān)注。盡管在過(guò)去幾年中,人們對(duì)去霧的興趣顯著增加,但由于缺乏真實(shí)的霧度和相應(yīng)的無(wú)霧度參考圖像對(duì),去霧方法的驗(yàn)證在很大程度上仍然不令人滿(mǎn)意。為了解決這一局限性,我們引入了一種新的去霧數(shù)據(jù)集稠密霧?!禗ENSE-HAZE》以濃密均勻的朦朧場(chǎng)景為特征,包含33對(duì)真實(shí)的朦朧圖像和各種室外場(chǎng)景的相應(yīng)無(wú)霾圖像。通過(guò)引入由專(zhuān)業(yè)霧霾機(jī)器生成的真實(shí)霧霾來(lái)記錄霧霾場(chǎng)景。朦朧和無(wú)朦朧的對(duì)應(yīng)場(chǎng)景包含在相同照明參數(shù)下捕獲的相同視覺(jué)內(nèi)容。

REVIDE視頻去霧數(shù)據(jù)集
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現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)去霧方法多采用單幀去霧數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)測(cè),從而使得去霧網(wǎng)絡(luò)只能利用當(dāng)前有霧圖像的信息恢復(fù)清晰圖像。另外一方面,理想中的視頻去霧算法卻可以使用相鄰的有霧幀來(lái)獲取更多的時(shí)空冗余信息,從而得到更好的去霧效果,但由于視頻去霧數(shù)據(jù)集的缺失,視頻去霧算法鮮有研究。為了實(shí)現(xiàn)視頻去霧算法的監(jiān)督訓(xùn)練,我們首次提出了一組真實(shí)的視頻去霧數(shù)據(jù)集(REVIDE)。使用精心設(shè)計(jì)的視頻采集系統(tǒng),成功地在同一場(chǎng)景進(jìn)行兩次采集,從而同時(shí)記錄下真實(shí)世界中成對(duì)且完美對(duì)齊的有霧和無(wú)霧視頻。

視覺(jué)AI工程項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)周
口罩識(shí)別、亂堆物料、非機(jī)動(dòng)車(chē)雨篷檢測(cè)、井蓋識(shí)別、街道垃圾識(shí)別、拉橫幅識(shí)別、寫(xiě)字樓消防門(mén)堵塞、電梯間電動(dòng)車(chē)識(shí)別等10+目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割方向?qū)嵱?xùn)項(xiàng)目任你挑戰(zhàn)!
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實(shí)訓(xùn)周時(shí)間:9月24日-10月12日
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???如何進(jìn)行視覺(jué)AI工程項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)
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