NTIRE数据集

最新推荐文章于 2025-02-19 17:31:10 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 4989
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。 ...
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
Real-SR:通过内核估计和噪声注入实现真实世界的超分辨率
03-19
RealSR 通过内核估计和噪声注入实现真实世界的超分辨率（CVPR 2020研讨会） 纪小中，曹云，泰英，王成杰，李吉林和黄飞跃 腾讯优图实验室 我们的解决方案在两个赛道上均获得了CVPR NTIRE 2020真实世界超高分辨率挑战赛的冠军。 （官方PyTorch实施） 更新-2020年9月1日 在Github /腾讯发布培训代码。 更新-2020年5月26日 添加模型。 提供了基于。在Windows / Linux / macos上测试您自己的图像。有关更多详细信息，请参见 用法./realsr-ncnn-vulkan -i in.jpg -o out.png -x使用合奏 -g 0选择GPU ID。 介绍 不管模糊和噪点如何，最新的最新超分辨率方法在理想数据集上均实现了令人印象深刻的性能。但是，这些方法在现实世界中的图像超分辨率中始终会失败，因为它们大多数都从高质量图像中采用简单
CVPR 2025 NTIRE赛事 | 首届多场景雨滴去除挑战赛
最新发布
小白学视觉
02-19 119
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达CVPR NTIRE (New Trends in Image Restoration and Enhancement) Workshop是计算机视觉领域极具影响力的国际学术研讨会，涵盖增强、修复、质量评价等底层视觉比赛内容。为促进图像恢复领域尤其是雨滴去除方向的发展，中国科学技术大学智能媒体计算实验室、新加坡国立大学、宁波东方...
NTIRE 超分相关赛道及评价指标
Coco_W的博客
06-14 2474
参考网络整理：NTIRE 2019-2022 超分相关赛道、要求、数据集、指标
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 2031
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 ..
目标跟踪--目标跟踪数据集MOT16/MOT17/MOT20的区别
weixin_43608857的博客
07-13 6985
（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。
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
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...
ntu_viral_dataset
03-17
该站点展示了从我们的研究型无人机（UAV）平台收集的数据集，这些数据集具有大量传感器： 两个3D激光雷达 两个时间同步摄像机 多个惯性测量单元（IMU） UAV上的四个超宽带（UWB）节点，范围为三个锚点。 全面的传感器套件类似于自动驾驶汽车的传感器套件，但具有空中操作独特且具有挑战性的特征。 飞行测试是在各种室内和室外条件下进行的。 引文 如果您使用此数据套件中的某些资源，请引用为 @article{nguyen2021ntuviral, title={NTU VIRAL: A Visual-Inertial-Ranging-Lidar dataset, from an aerial vehicle viewpoint}, author={Nguyen, Thien-Minh and Yuan, Shenghai and Cao, Muqing and Lyu, Yang
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 ./...下载数据集： [1
Dense-HazeCVPR 2019去雾真实数据集(含密集模糊和无烟雾地面真实图像).zip
09-26
它也被用作NTIRE 2019 CVPR研讨会的dehazing挑战的数据集。 [数据集介绍] 该数据集包含55对模糊/非模糊图像。这些朦胧的图像是使用专业雾霾机器生成的真实雾霾拍摄的。该数据集通常用作图像去噪任务的基准。它也被...
NTIRE 2023 Challenge on Efficient Super-Resolution——RepRFN：当RFDN遇到重参数化
weixin_43800577的博客
07-12 4493
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。
MOT数据集概述及下载(持续更新)
laizi_laizi的博客
03-15 4581
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
NTIRE2022双目超分赛道冠军方案解读——NAFSSR
weixin_43800577的博客
04-09 1892
双目超分旨在从成对的低分辨率左右图像中重建出高分辨率的细节。对于这个目标来说，单视角的上下文信息（intra-view information）和左右图像之间的信息（cross-view information）是尤为关键的。
从3D人脸到自动驾驶，CVPR2020十个顶级开源数据集
m0_37909240的博客
11-11 528
CVPR2020数据集 CVPR2020上开源的十个最有用的数据集，用数据来构建更好的人工智能，数据搬运工从来不应该缺席！下面就是十个数据集的分别解释： 01 FaceScape 一个大规模高质量的3D人脸数据集，包括18760张高质量3D人脸模型，对938名志愿者实现20种表情采集，该数据训练可以实现对单张图像预测3D人脸的细节。适应于非商业开源项目。数据集下载地址： https://facescape.nju.edu.cn/ 02 OASIS 全称是...
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