NTIRE数据集

最新推荐文章于 2024-12-10 17:53:51 发布
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OrigamiSun
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《NTIRE 2020 Challenge on Real Image Denoising: Dataset, Methods and Results》阅读
69小石头的博客
06-01 5210
看这篇论文的原因，想了解一下这个比赛以及这个比赛中比较好的去噪模型。以下就是简单的翻译了一下，方便自己回顾。 摘要 本文重点介绍了NTIRE 2020在真实图像去噪方面的挑战，重点是新引入的数据集，提出的方法及其结果。 挑战是以前的NTIRE 2019基于SIDD基准的真实图像降噪挑战的新版本。 这项挑战基于新收集的验证和测试图像数据集，因此命名为SIDD +。 这一挑战有两个方面，它们可以定量评估（1）Bayer模式rawRGB和（2）标准RGB（sRGB）颜色空间中的图像降噪性能。 ...
NTIRE 2023 Challenge on Efficient Super-Resolution——RepRFN：当RFDN遇到重参数化
weixin_43800577的博客
07-12 4766
为了解决在资源受限的设备上很难部署超分模型（模型参数、计算量过大）的问题，本文探索了轻量化超分中信息蒸馏机制（information distillation mechanism）和残差学习机制（residual learning mechanism）在性能和效率上的差异，提出了基于重参数化（reparameterization）的轻量级超分网络结构，叫做RepRFN。
ciplab-NTIRE-2020
03-21
研究损耗函数以实现极致的超分辨率 感知的极端超分辨率提交。 我们的方法分别在PI和LPIPS测量中排名第一和第二。 相依性 Python 3.6 PyTorch 1.2 麻木 枕头 tqdm 测试 克隆此仓库。 git clone https://github.com/kingsj0405/ciplab-NTIRE-2020 下载预训练的模型并将其放置到./model.pth 。 将低分辨率输入图像放置到./input 。 跑。 python test.py 如果您的GPU内存不足，请尝试使用-n 3或更大的选项。 在./output检查结果。 火车 克隆此仓库。 git clone https://github.com/kingsj0405/ciplab-NTIRE-2020 将训练png图像准备成./train 。 将验证png图像准备到./val 。 打开train.py并在
去雾算法数据集：NH-HAZE数据集
04-13
NH-HAZE数据集源于以下paper: [1] C.O. Ancuti, C. Ancuti, R. Timofte "NH-HAZE: An Image Dehazing Benchmark with Non-Homogeneous Hazy and Haze-Free Images", IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020 [2] C.O. Ancuti, C. Ancuti, F.A. Vasluianu, R. Timofte et al. "NTIRE 2020 Challenge on NonHomogeneous Dehazing", IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020
NTIRE21_BURSTSR
05-05
目录 介绍 “爆发图像超分辨率挑战赛”将作为研讨会的一部分，该研讨会将与一起举行。 挑战的任务是在给定RAW突发作为输入的情况下生成去噪，去马赛克的高分辨率图像。 挑战使用一个新的数据集，并具有2条轨迹，即轨迹1：合成和轨迹2：真实世界。 每个赛道上排名最高的参与者将获得奖励，并邀请所有参与者提交论文，介绍其在CVPR 2021上相关的NTIRE研讨会上的解决方案 参考 我们在以下论文中介绍了针对此挑战提供的BurstSR数据集，代码和评估协议。 如果您在工作中使用其中任何一项，请引用。 我们的论文还介绍了一种深度爆破超分辨率的新方法，您可以将其用作基准解决方案。 深度爆发超分辨率Goutam Bhat，Martin Danelljan，Luc Van Gool，Radu Timofte arXiv：2101.10997 [论文] 日期 2021.01.26发布培训和验证数据 2021
NTIRE2020~21 SISR超分 总结
用户
08-19 2272
18~20 参考https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46773169/article/details/108833993 目录 NTIRE 2021Learning the Super-Resolution Space Challenge 一、任务 二、评价标准 三、结果 NTIRE 2021 Challenge on Burst Super-Resolution: Methods and Results 一、任务 二、评价标准 三、结果 NTIRE 2021 ..
NTIRE2021-IQA-MACS:NTIRE 2021，图像质量评估挑战赛（MACS小组）
05-18
NTIRE2021-IQA-MACS（tensorflow 2） 评估 从此处下载预：[1] （〜135 MB） 提取models.zip文件并将模型放在./models/中。 对单个图像的评估 运行 python3 evaluation_single_image.py --ref ./test_images/ref.bmp --distorted ./test_images/dist.bmp 输出为： ------------------------------------- Image Quality Score: 1381.0543870192307 对NTIRE图像的评估 在设置验证参考图像和失真图像的目录 运行 python3 evaluation_ntire.py 输出分数将记录在output.txt中。 从头开始培训网络 准备数据集 下载数据集： [1
NTIRE数据集下载与图像处理研究资源分享
NTIRE数据集是近年来在图像处理与计算机视觉研究领域中备受关注的重要资源，尤其在超分辨率、图像去噪、图像增强、低光照图像恢复等任务中发挥着关键作用。本文所提及的“NTIRE数据集分享[项目代码]”不仅提供了该...
精选资源
Dense_Haze 浓雾数据集
09-24
CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集，含55张雾图像与对应的Ground Truth。CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集，含55张雾图像与对应的Ground Truth。CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE...
NTIRE 2022数据集
最新发布
01-15
### NTIRE 2022 数据集下载与使用 #### 下载链接 对于参与NTIRE 2022 Challenge on Stereo Image Super-Resolution的数据获取，官方指定的比赛数据来源于Flickr1024数据集。此数据集可通过访问赛事官方网站或直接...
NTIRE 超分相关赛道及评价指标
Coco_W的博客
06-14 2628
参考网络整理：NTIRE 2019-2022 超分相关赛道、要求、数据集、指标
物联网数据集CIC IoT Dataset 2023和（TON-IoT）、以及网络数据集UNSW-NB15 Dataset 私聊
06-08
CIC IoT Dataset 2023是由加拿大网络安全研究所提供的一个数据集，旨在促进物联网（IoT）环境中大规模攻击的安全分析应用程序的开发。该数据集包含33种攻击，分为7类，包括DDoS、DoS、侦察、基于Web的攻击、暴力破解、欺骗和Mirai。 TON_IoT数据集是一种新型的物联网（IoT）网络测试平台架构，可以用来评估人工智能（AI）安全应用程序。该平台采用了NSX vCloud NFV来支持软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和服务编排（SO），它包含了从遥测数据集、Windows和Linux基础数据集以及网络流量数据集收集的异构数据源。 UNSW-NB15 Dataset是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉分校网络范围实验室的IXIA PerfectStorm工具创建的原始网络数据包，用于生成现代正常活动和合成当代攻击行为的混合体。该数据集包含九种类型的攻击，包括Fuzzers、Analysis、Backdoors、DoS、Exploits、Generic、Reconnaissance、Shellcode和Worms。总共49个带有类标签的特征。
URPC2020水下目标检测大赛-光学赛事数据集
11-07
https://www.pcl.ac.cn/html/943/2020-02-28/content-3247.html https://www.pcl.ac.cn/html/897/2020-05-06/content-2950.html 包括海参、海胆、扇贝和海星，共计5544张图片，论文使用需要标明出处，如有侵权请告知删除。
目标跟踪--目标跟踪数据集MOT16/MOT17/MOT20的区别
weixin_43608857的博客
07-13 8485
（1）MOT数据集MOT16下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1H7v6oyqpy9UKtRplS_PZVA提取码：t7vyMOTChallenge是目前MOT领域使用最多的数据集，主要是针对行人多目标跟踪任务，包括MOT15、MOT16、MOT17和MOT20等数据集（2）KITTI数据集KITTI数据集是目前全球最大的自动驾驶场景数据集，支持双目、光流、视觉测距、3D目标检测和3D跟踪等任务。
NTIRE2024 | 修复一切图像RAIM: Restore All Image Model Challenge报告分析
jacke121的专栏
11-15 2105
NTIRE2024 | 修复一切图像RAIM: Restore All Image Model Challenge报告分析
MOT数据集概述及下载(持续更新)
laizi_laizi的博客
03-15 5272
MOT系列： 现在用的比较多的是MOT17和MOT20: MOT17: paper, project MOT20: paper, project KITTI: paper, project BDD100K: paper, project GMOT40: paper, project TAO: paper, project DanceTrack: paper, project
web逆向实战8（烯牛数据）
qq_45703821的博客
12-10 2284
水了一篇，哈哈哈，欢迎一起交流学习（+v:haozaispider）
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