Database Collection

最新推荐文章于 2025-10-25 10:15:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-25 10:15:28 发布 · 2.5k 阅读 · 12 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#database #benchmark

本文汇总了多个视觉质量评估数据库资源，包括图像、视频、3D电视等多种类型的媒体质量评估基准，涵盖了主观和客观评估标准，是进行视觉信息处理、图像识别及视频编码研究的重要参考资料。

RetargetMe：

https://people.csail.mit.edu/mrub/retargetme/

Image Retargeting Subjective Quality Databse：

http://ivp.ee.cuhk.edu.hk/projects/demo/retargeting/index.html

The Middlebury Computer Vision：

http://vision.middlebury.edu/

The KITTI Vision Benchmark：

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

MIT Saliency Benchmark：

http://saliency.mit.edu/datasets.html

The Minist Database：

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Image and Video Quality Resouces：

https://stefan.winklerbros.net/resources.html

MOBILE 3DTV：

http://sp.cs.tut.fi/mobile3dtv/stereo-video/

TID2008：

http://www.ponomarenko.info/tid2008.htm

TID2013：

http://www.ponomarenko.info/tid2013.htm

Video Quality Experts Group（VQEG）：

https://www.its.bldrdoc.gov/vqeg/projects/hdtv/hdtv.aspx

IVP Subjective Quality Video Database：

http://ivp.ee.cuhk.edu.hk/research/database/subjective/index.shtml

EPFL-PoliMI Video Quality Assessment Database：

http://vqa.como.polimi.it/

MCL-V Database：

http://mcl.usc.edu/mcl-v-database/

Scalable Video Database：Mulrimedia Signal Processing Group（MMSPG）

https://mmspg.epfl.ch/downloads/svd/

CSIQ Video Quality Database：

http://vision.eng.shizuoka.ac.jp/mod/page/view.php?id=24

The Konstanz Visual Quality Databases：KoNVid-1k、KonIq-10k、KADID-10k、IQA-Experts-300

http://database.mmsp-kn.de/

https://datasets.vqa.mmsp-kn.de/archives/kadid10k.zip

https://datasets.vqa.mmsp-kn.de/archives/kadis700k.zip

Waterloo Exploration Database：

https://ece.uwaterloo.ca/~k29ma/exploration/

The HDR Photographic Survey：

http://rit-mcsl.org/fairchild//HDR.html

Blurred Image Database：Laboratório de Processamento de Sinais（UFRJ）

http://www02.smt.ufrj.br/~eduardo/ImageDatabase.htm

SID: Sharpened Images Database

http://mmtg.fel.cvut.cz/sid-database/

python milvus 如何检查有多少个collection 以及多少个index，多少个database
NLP与推荐算法
01-13 815
在 Milvus 中，可以通过 Python 客户端（`pymilvus`）来检查当前有多少个集合（Collection）、索引（Index）和数据库（Database）。以下是具体的方法：---### 1. 检查有多少个集合（Collection）使用 `list_collections()` 方法可以列出当前连接的所有集合。```python# 连接到 Milvus 服务# 列出所有集合```注意：上述方法不对。---### 2. 检查有多少个索引（Index）
小程序云服务开发-云数据库操作
番薯大佬的专栏
11-03 515
云开发配置 云开发开通 云开发初始化 在app.js文件的onLaunch()方法中进行云服务开发的初始化，代码示例如下： // app.js App({ onLaunch() { // 云开发初始化 wx.cloud.init({ // 云开发环境 env:"test-9gl6o5zi5e614222" }) }, 云数据库操作 添加数据 方式1 wx.cloud.database().collection("user").add({ //
Kadid-10k 图像质量评价IQA（Image Quality Assessment)数据集
10-07
目前人为扭曲的图像质量评价(IQA)数据库规模较小，内容有限。较大的 IQA 数据库内容多样化，有利于 IQA 深度学习的发展。我们创建了两个数据集，康斯坦茨人为扭曲图像质量数据库(kADID-10k)和康斯坦茨人为扭曲图像质量集(kADis-700k)。前者包含81个原始图像，每个图像在5个水平上被25个失真降级。后者有140,000个原始图像，每个有5个降级版本，其中失真是随机选择的。我们在 KADID-10k 上进行了一个主观的 IQA 众包研究，得到了每幅图像30个退化类别评分(DCR)。我们认为，注释集 KADID-10k 和未标记集 KADIS-700k 可以通过弱监督学习充分挖掘基于深度学习的 IQA 方法的潜力
如何快速掌握图像质量评估？KonIQ-10k深度学习模型的终极指南
最新发布
gitblog_00356的博客
10-25 964
图像质量评估（IQA）是计算机视觉领域的核心任务，而**KonIQ-10k深度学习模型**正是这一领域的革命性工具。本文将带你全面了解这个开源项目的功能、应用场景和使用方法，帮助新手轻松入门图像质量评估技术。 ## ???? 项目简介：KonIQ-10k是什么？ KonIQ-10k是一个基于10,000张自然图像构建的生态有效数据集，配套提供了多种先进的**无参考图像质量评估模型**。作为开源项目...
论文阅读--Image Retargetability
qq_22565865的博客
12-16 1478
图像可重定向性摘要1.介绍2.相关工作2.1 图像重定向算法：2.2 图像重定向评估（==这一部分以后可能需要详细阅读==）2.3 图像属性分析3.数据集准备3.1 图像和属性3.2 重定向方法和标注3.3 标签一致性的分析4.可重定向性建模4.1 测量可重定向性4.2 学习和预测可重定向性4.2.1 深度特征4.2.2 学习可重定向性4.2.2.1 二进制属性特征学习4.2.2.2 相对可重定向性学习4.2.2.3 公式和实现 摘要 本研究引入了图像可重定向性(image retargetability)
【免费下载】 探索图像质量评估的新高度：KonIQ-10k 数据集与深度学习模型
gitblog_00959的博客
10-11 1312
在图像处理和计算机视觉领域，图像质量评估（IQA）是一个至关重要的任务。为了推动这一领域的发展，研究人员开发了 KonIQ-10k 数据集，并基于此数据集训练了一系列先进的 IQA 模型。这些模型不仅在学术研究中表现出色，而且在实际应用中也展现出巨大的潜力。 本项目是论文 ["KonIQ-10k: An ecologically valid database for deep learning ...
IQA图像质量评价 数据集介绍(LIVE、TID2013、CSIQ、LIVEC、KonIQ-10K)
热门推荐
qq_37925923的博客
09-18 1万+
LIVE、TID2013、CSIQ、LIVEC、KonIQ-10K 数据集介绍
小程序云开发出现error code -504002，-502005 database collection not exists，-404011
weixin_40267830的博客
06-06 2722
小程序云开发出现error code -504002，-502005 database collection not exists，-404011 查了微信开发文档微信开发文档错误码 报错原因：database collection not exists数据集合不存在 可能原因有两个：1.数据库没有对应的集合；2.云函数与数据库没在一个环境 首先排除第一个，数据库确实存在 解决方法： 因为申请了两个云环境，如果没在app.js里配置云环境，则默认会选择创建的第一个云环境 1、 要在app.js里配置云环境
小程序报 Error: errCode: -502005 database collection not exists；TypeError: Cannot read property '_id' of
VITAMIN的博客
03-05 1万+
如图，云函数报这个错，或者报「Error: errCode: -502005 database collection not exists」，那么如下操作 在app.js中添加云环境ID wx.cloud.init({ traceUser: true, env: 'XXXXX' }) onLaunch: function () { if (!...
MongoDB学习笔记（三）—— 创建Database、Collection、用户
Yucen的博客
04-28 6925
创建Database 本文中的创建Database、Collection、用户操作都需要先打开并运行Mongo。 首先要先启动MongoDB服务，参考笔记（一）中的方法。接下来，在cmd窗口输入以下命令启动MongoDB客户端。 mongo 输入 1+1 用来验证是否成功，成功会返回结果2 1. 查看MongoDB的database列表 show dbs 2. ...
DBLP数据集_10K
10-30
Matlab处理好的DBLP数据集，应用与异构网推荐，以及学术作者镜像生成
10k张卡通图片的数据集
01-25
10k张卡通图片的数据集 数据说明： 卡通集是一个随机的，2D卡通头像图像的集合。这些漫画有10个艺术品类别，4个颜色类别，4个比例类别，总共有10^13种可能的组合。这个数据集有一万张图片。
RetargetMe数据集.zip
07-31
数据集包含80张图片，可用于图像处理
KonIQ-10k based image assessment
11-22
深度学习方法在图像质量评估（IQA）方面的应用受到现有数据集规模小的限制。构建大规模数据集需要大量的资源，既要生成可发布的内容丰富，又要进行准确的标注。一种系统化和可扩展的方法来创建迄今为止最大的IQA数据集KonIQ-10k，包含10,073张质量评分的图像。这是第一个面向野外环境的数据集，旨在实现生态有效性，关注失真的真实性、内容的多样性以及与质量相关的指标。通过众包的方式，从1,459名众包工作者那里获得了120万个可靠的质量评分，为更通用的IQA模型铺平了道路。一个新颖的深度学习模型（KonCept512），在测试集（0.921 SROCC）以及当前最先进的数据库LIVE-in-the-Wild（0.825 SROCC）上显示出了出色的泛化能力。该模型的核心性能来自于InceptionResNet架构，比以往的模型以更高的分辨率（512x384）进行训练。相关性分析显示，KonCept512的性能类似于每个测试图像拥有9个主观评分
图像质量评估IQA数据集资源下载：TID2013、LIVE2005、Waterloo
weixin_43319685的博客
01-13 5391
TID2013数据集： 百度网盘： 链接: https://pan.baidu.com/s/1oj7tRDppmHV8DeCEuJNcJg 提取码: 9oc4 LIVE2005数据集： 百度网盘： 链接: https://pan.baidu.com/s/1gVcaWpIX9m8zER4XeWow9g 提取码: g2sh 数据下载后需要进行解压，解压密码为：livedatabase2005 Wate...
【亲测免费】 KonIQ-10k 深度学习模型使用教程
gitblog_01132的博客
10-11 1115
KonIQ-10k 是一个用于深度学习盲图像质量评估的数据库。该项目包含了一系列深度学习模型，这些模型在 KonIQ-10k 数据集上进行了训练和测试。KonIQ-10k 数据集是一个生态有效的数据库，旨在帮助研究人员开发和评估图像质量评估模型。 该项目的主要贡献包括： - 提供了一个大规模的图像质量评估数据集。 - 提供了多个预训练的深度学习模型，可以直接用于图像质量评估。 - 提供了详细的训...
数据挖掘数据集下载资源
lskyne的专栏
12-15 3656
1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b 2、几个实用的测试数据集下载的网站 http://www.fs.fed.us/fire/fuelman/ http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html http
collection.get:fail -502005 database collection not exists. [ResourceNotFound] Db or Table not exist. Please check your request, but if the problem cannot be solved
10-24
<think>首先，用户的问题是关于解决一个具体的错误："collection.get:fail -502005 database collection not exists. [ResourceNotFound] Db or Table not exist"。我需要帮助用户解决这个错误。 错误消息表明："database collection not exists" 或 "Db or Table not exist"，意思是数据库或表不存在。用户提到了 "collection.get"，这可能是在某种编程或数据库上下文中，比如在使用一个数据库操作时。 用户提供了站内引用，但明确指出这只是参考，并不是用户真正的需求。我应该忽略这个引用，专注于用户的问题。用户说："上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答"。但在对话历史中，用户上一次的问题就是这个错误查询，没有其他历史。系统提示中有示例，但那是关于快速排序的，与当前问题无关。 所以，我需要直接回答用户的问题：如何解决 "collection.get:fail -502005 database collection not exists" 错误。 关键点： - 错误代码：-502005 - 错误描述：database collection not exists. [ResourceNotFound] Db or Table not exist - 错误发生在 "collection.get" 操作中。 这可能涉及到一个数据库操作，尤其是在云数据库或类似环境中。"collection" 可能指的是数据库中的一个集合，类似于 MongoDB 中的集合或 SQL 中的表。 解决方案步骤： 1. **验证数据库和集合是否存在**：用户需要确保数据库和指定的集合确实存在。如果没有创建，就需要先创建它们。 2. **检查拼写和大小写**：数据库和集合名称是否正确输入？大小写是否匹配？在某些系统中，名称是大小写敏感的。 3. **权限问题**：用户是否有权限访问该数据库或集合？确保用户凭证正确。 4. **连接问题**：检查数据库连接是否正常。网络问题或配置错误可能导致无法访问数据库。 5. **创建数据库和集合**：如果不存在，用户需要使用相应的命令来创建它们。例如，在 SQL 中，使用 CREATE DATABASE 和 CREATE TABLE；在 MongoDB 中，使用 db.createCollection()。 6. **错误处理**：在代码中添加错误处理，捕获此类错误并采取适当行动。 7. **参考文档**：建议用户查阅所使用的数据库系统的文档，了解具体的错误代码含义。 用户提到了 "collection.get"，这让我想到可能是 JavaScript 或类似语言中的操作，比如在 MongoDB 或 Firebase Cloud Firestore 中。 结构化回答： - 由于系统指令要求使用中文回答，我必须以中文回复。 - 回答结构清晰：列出步骤或原因。 - 尽量保证真实可靠：基于常识性数据库知识。 - 最后，生成相关问题：系统指令要求 "生成相关问题"，所以我需要在回答结束时添加相关问题。 系统指令说："生成相关问题"，并且在示例中，有 "§§相关问题§§" 部分，所以我应该包括相关问题。 回答结构： 1. **解释错误**：简要解释错误含义。 2. **可能原因**：列出可能导致错误的原因。 3. **解决方法**：提供逐步的解决步骤。 4. **相关问题**：添加2-3个相关问题。 最终输出： - 所有行内数学表达式用 $...$，但这里可能不涉及数学。 - 独立公式用 $$...$$，也不太相关。 - 使用中文。 - 末尾添加引用标识？用户提供的引用可能不相关，但系统指令说："回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识"，但在用户消息中没有引用来源，所以或许不需要。用户说引用是站内的，但不是真正需求，所以我可以忽略引用标识。 用户消息中有 "[^1]"，但那是引用的一部分。我应该专注于问题。 总结解决步骤： 1. 确认数据库和集合存在：使用数据库管理工具或命令检查。 2. 创建缺失的数据库或集合：如果不存在，使用相应的创建命令。 3. 检查代码语法：确保在调用 collection.get() 时名称正确。 4. 验证连接：确保数据库服务运行且可访问。 5. 查阅API文档：查找具体的错误代码含义。 相关问题： 1. 如何创建一个新的数据库集合？ 2. 如何处理数据库连接错误？ 3. 什么是常见的数据库错误代码及其解决方法？ 现在，用中文写出回答。 </think>以下是针对您的问题“如何解决 collection.get:fail -502005 database collection not exists. [ResourceNotFound] Db or Table not exist 错误”的详细解答。这个错误通常发生在数据库操作中（如使用 MongoDB、Firebase 或类似系统时），表明指定的数据库或集合不存在。错误代码 `-502005` 表示资源未找到（ResourceNotFound），核心问题是目标数据库或集合未被正确创建或访问失败。接下来，我将逐步解释错误原因和解决方法，确保回答基于数据库操作的通用原则。请根据您使用的具体数据库系统（如 MongoDB、SQL 或云数据库服务）调整步骤。 ### 错误原因分析 - **核心问题**：当调用 `collection.get()` 方法时，系统无法找到指定的数据库或集合（Collection）。常见原因包括： - 数据库或集合名称拼写错误、大小写不匹配。 - 数据库或集合未创建或已删除。 - 连接配置错误（如错误的 URL、凭证或权限不足）。 - 数据库服务未启动或网络问题导致访问失败。 ### 解决步骤（按顺序操作） 请逐步执行以下操作来解决错误。建议先在开发环境中测试，避免影响生产数据。 1. **验证数据库和集合是否存在**： - 使用数据库管理工具（如 MongoDB Compass、MySQL Workbench 或云平台的 Dashboard）登录数据库。 - 检查目标数据库和集合是否已被创建。如果不存在，错误会直接发生。 - **示例命令**（以 MongoDB Shell 为例）： ```bash # 列出所有数据库 show dbs # 切换到目标数据库 use your_database_name # 列出所有集合 show collections ``` - 如果输出中不包含目标集合，说明它不存在。 2. **创建缺失的数据库或集合**： - 如果数据库或集合不存在，使用相应的创建命令。不同数据库语法不同： - **MongoDB**： ```javascript // 创建数据库（在 MongoDB 中，数据库在使用时自动创建） use your_database_name // 显式创建集合 db.createCollection("your_collection_name") ``` - **SQL 数据库**（如 MySQL）： ```sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE your_database_name; -- 切换到数据库 USE your_database_name; -- 创建表（集合等价物） CREATE TABLE your_table_name (id INT PRIMARY KEY, data VARCHAR(255)); ``` - **云数据库（如 Firebase Firestore 或 AWS DynamoDB）**：通过控制台或 SDK 创建集合（例如，在 Firestore 中，首次写入数据时会自动创建集合）。 - 确保集合名称在代码和创建时完全一致（包括大小写）。 3. **检查代码和配置**： - **核对名称拼写和大小写**：在调用 `collection.get()` 的代码中，确认数据库和集合名称没有拼写错误。例如： ```javascript // Firebase Firestore 示例（错误示例：名称大小写不匹配） const db = firebase.firestore(); const collectionRef = db.collection("YourCollectionName"); // 确保与创建的名称一致 collectionRef.get().then((snapshot) => { // 处理数据 }).catch((error) => { console.error("错误代码:", error.code); // 捕获错误 }); ``` - 如果名称是动态生成的，添加日志输出以验证：`console.log("集合名称:", collectionName)`。 - **验证连接信息**：检查数据库连接字符串、API 密钥或配置文件（如 `.env` 文件）。确保 URL、端口和凭证正确无误。 - 示例：在 MongoDB 中，连接字符串应类似 `mongodb://username:password@host:port/database_name`。 - **添加错误处理**：在代码中实现异常捕获，以提供更清晰的错误信息： ```javascript try { const snapshot = await collectionRef.get(); } catch (error) { if (error.code === 'ResourceNotFound') { console.error("错误 -502005: 数据库或集合不存在，请检查名称或创建资源。"); } } ``` 4. **测试连接和服务状态**： - **确认数据库服务运行**：使用命令行或服务面板检查数据库是否启动（例如，运行 `sudo systemctl status mongod` for MongoDB）。 - **网络可达性测试**：使用 `ping` 或 `telnet` 命令验证数据库主机是否可达。 - **权限检查**：确保您的用户角色有读取权限。在某些系统中（如云数据库），权限不足会引发类似错误。 - 示例：在 AWS DynamoDB 中，检查 IAM 策略是否包含 `dynamodb:GetItem` 权限。 5. **查阅文档和调试**： - 参考您所用数据库的官方文档：搜索错误代码 `-502005` 或 `ResourceNotFound`，以获取系统特定指南（如 MongoDB 文档或 Firebase 错误代码列表）。 - 启用详细日志：在数据库配置中开启调试模式，以捕获更多线索。 - **通用建议**：如果问题持续，尝试创建一个最小化重现示例（Minimal Reproducible Example），隔离代码以排除其他干扰。 ### 预防措施 - **初始化时创建资源**：在应用程序启动时添加检查逻辑，自动创建缺失的数据库或集合。 - **使用版本控制**：将数据库 schema 定义存储在代码仓库中（如使用迁移脚本），确保环境一致性。 - 监控工具：集成如 Prometheus 或 CloudWatch 的监控，提前检测资源缺失问题。 通过以上步骤，大多数情况下错误可以解决。如果问题仍然存在，请提供更多上下文（如数据库类型、代码片段或环境细节），以便进一步诊断。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值