超分重建数据集
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了超分重建数据集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
DIV2K数据集
数据概览
DIV2K 数据集分为:
- 训练数据:从 800 张高清高分辨率图像开始,我们获得相应的低分辨率图像,并提供 2、3 和 4 缩小因子的高分辨率和低分辨率图像
- 验证数据:100张高清高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像,低分辨率从挑战开始就提供,用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 高分辨率图像将在挑战的最后阶段开始时发布。
测试数据:使用100张不同的图像生成低分辨率对应图像;
数据结构
DIV2K 数据集具有以下结构:
1000张2K分辨率图像分为:
800张训练图像,100张验证图像,100张测试图像
对于每个挑战轨道(带有 1. 双三次或 2. 未知降级运算符),我们有:
- 高分辨率图像:0001.png, 0002.png, …, 1000.png
- 缩小的图像:
- YYYYx2.png 用于缩小因子 x2; 其中 YYYY 是图像 ID
- YYYYx3.png 用于缩小因子 x3; 其中 YYYY 是图像 ID
- YYYYx4.png 用于缩小因子 x4; 其中 YYYY 是图像 ID
DIV2K forder 结构如下:
DIV2K/ – DIV2K 数据集 、
DIV2K/DIV2K_train_HR/ – 0001.png, 0002.png, …, 0800.png 训练 HR 图像(提供给参与者)
DIV2K/DIV2K_train_LR_bicubic/ – 使用 Matlab imresize 函数获得的对应低分辨率图像,默认设置(双三次插值)
DIV2K/DIV2K_train_LR_bicubic/X2/ – 0001x2.png, 0002x2.png, …, 0800x2.png 训练 LR 图像,缩小因子 x2
DIV2K/DIV2K_train_LR_bicubic/X3/ – 0001x3.png, 0002x3.png, …, 0800x3.png 训练 LR 图像,缩小因子 x3
DIV2K/DIV2K_train_LR_bicubic/X4/ – 0001x4.png, 0002x4.png, …, 0800x4.png 训练 LR 图像,缩小因子 x4
DIV2K/DIV2K_train_LR_unknown/——使用退化算子获得的相应低分辨率图像保持隐藏,参与者不知道。
DIV2K/DIV2K_train_LR_unknown/X2/ – 0001x2.png, 0002x2.png, …, 0800x2.png 训练 LR 图像,缩小因子 x2
DIV2K/DIV2K_train_LR_unknown/X3/ – 0001x3.png, 0002x3.png, …, 0800x3.png 训练 LR 图像,缩小因子 x3
DIV2K/DIV2K_train_LR_unknown/X4/ – 0001x4.png, 0002x4.png, …, 0800x4.png 训练 LR 图像,缩小因子 x4
DIV2K/DIV2K_valid_HR/ – 0801.png, 0802.png, …, 0900.png 验证 HR 图像(将在最终评估阶段开始时提供给参与者)
DIV2K/DIV2K_valid_LR_bicubic/ – 使用 Matlab imresize 函数获得的对应低分辨率图像,默认设置(双三次插值)
DIV2K/DIV2K_valid_LR_bicubic/X2/ – 0801x2.png, 0802x2.png, …, 0900x2.png 训练 LR 图像,缩小因子 x2
DIV2K/DIV2K_valid_LR_bicubic/X3/ – 0801x3.png, 0802x3.png, …, 0900x3.png 训练 LR 图像,缩小因子 x3
DIV2K/DIV2K_valid_LR_bicubic/X4/ – 0801x4.png, 0802x4.png, …, 0900x4.png 训练 LR 图像,缩小因子 x4
DIV2K/DIV2K_valid_LR_unknown/ – 使用退化算子获得的相应低分辨率图像保持隐藏,参与者不知道
DIV2K/DIV2K_valid_LR_unknown/X2/ – 0801x2.png, 0802x2.png, …, 0900x2.png 训练 LR 图像,缩小因子 x2
DIV2K/DIV2K_valid_LR_unknown/X3/ – 0801x3.png, 0802x3.png, …, 0900x3.png 训练 LR 图像,缩小因子 x3
DIV2K/DIV2K_valid_LR_unknown/X4/ – 0801x4.png, 0802x4.png, …, 0900x4.png 训练 LR 图像,缩小因子 x4
DIV2K/DIV2K_test_HR/ – 0901.png, 0902.png, …, 1000.png 测试HR图片(不提供给参与者,用于最终评估和排名)
DIV2K/DIV2K_test_LR_bicubic/ – 使用 Matlab imresize 函数获得的相应低分辨率图像,默认设置(双三次插值)
DIV2K/DIV2K_test_LR_bicubic/X2/ – 0901x2.png, 0902x2.png, …, 1000x2.png 训练 LR 图像,缩小因子 x2
DIV2K/DIV2K_test_LR_bicubic/X3/ – 0901x3.png, 0902x3.png, …, 1000x3.png 训练 LR 图像,缩小因子 x3
DIV2K/DIV2K_test_LR_bicubic/X4/ – 0901x4.png, 0902x4.png, …, 1000x4.png 训练 LR 图像,缩小因子 x4
DIV2K/DIV2K_test_LR_unknown/ – 使用退化算子获得的相应低分辨率图像保持隐藏,参与者不知道
DIV2K/DIV2K_test_LR_unknown/X2/ – 0901x2.png, 0902x2.png, …, 1000x2.png 训练 LR 图像,缩小因子 x2
DIV2K/DIV2K_test_LR_unknown/X3/ – 0901x3.png, 0902x3.png, …, 1000x3.png 训练 LR 图像,缩小因子 x3
DIV2K/DIV2K_test_LR_unknown/X4/ – 0901x4.png, 0902x4.png, …, 1000x4.png 训练 LR 图像,缩小因子 x4
下载地址:
下载一:
https://cv.snu.ac.kr/research/EDSR/DIV2K.tar
下载二:
- (NTIRE 2017) Low Res Images:
- Train Data Track 1 bicubic downscaling x2 (LR images)
- Train Data Track 2 unknown downgrading operators x2 (LR images)
- Validation Data Track 1 bicubic downscaling x2 (LR images)
- Validation Data Track 2 unknown downgrading operators x2 (LR images)
- Train Data Track 1 bicubic downscaling x3 (LR images)
- Train Data Track 2 unknown downgrading operators x3 (LR images)
- Validation Data Track 1 bicubic downscaling x3 (LR images)
- Validation Data Track 2 unknown downgrading operators x3 (LR images)
- Train Data Track 1 bicubic downscaling x4 (LR images)
- Train Data Track 2 unknown downgrading operators x4 (LR images)
- Validation Data Track 1 bicubic downscaling x4 (LR images)
- Validation Data Track 2 unknown downgrading operators x4 (LR images)
- (NTIRE 2018) Low Res Images:
- Train Data Track 1 bicubic x8 (LR images)
- Train Data Track 2 realistic mild x4 (LR images)
- Train Data Track 3 realistic difficult x4 (LR images)
- Train Data Track 4 realistic wild x4 (LR images)
- Validation Data Track 1 bicubic x8 (LR images)
- Validation Data Track 2 realistic mild x4 (LR images)
- Validation Data Track 3 realistic difficult x4 (LR images)
- Validation Data Track 4 realistic wild x4 (LR images)
- High Resolution Images:
以上是关于超分重建数据集的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
视频超分算法EDVR:Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Network超分辨率重建