Database Collection

最新推荐文章于 2025-05-05 10:12:03 发布
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分类专栏： Quality Assessment 文章标签： database benchmark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lxlhexl/article/details/97753501
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
01-13 584
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）
微信云开发——云数据库基础（增删改查）
m0_61631823的博客
04-22 4832
1.云开发数据库请求，collection('goods'),goods代表你在云服务中创建的数据库表的名字 ①.传统方法： const testDB = wx.cloud.database().collection('goods').get({ //查询操作 // 请求成功 success(res) { console.log("查询成功", res); },
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
【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 1064
探索图像质量评估的新高度：KonIQ-10k 数据集与深度学习模型 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/koniq 项目介绍 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...
64位Windows 7下Borland数据库引擎（BDE）的安装与配置
最新发布
weixin_34618526的博客
05-05 759
数据库驱动程序是BDE的重要组成部分，它使BDE能够与不同类型的数据库进行通信。驱动程序包括IDAPIPARADOXDBASEORACLE等，每种驱动程序对应于一种数据库类型，如IDAPI为通用驱动，PARADOX为Paradox数据库专用驱动等。在64位系统上，由于原生的32位驱动程序不兼容，安装和配置驱动程序尤为关键。为此，安装64位兼容性补丁是必需的，以便能够使用或转换驱动程序，使其适用于64位环境。
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
图像质量评估IQA数据集资源下载：TID2013、LIVE2005、Waterloo
weixin_43319685的博客
01-13 5238
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...
小程序云开发出现error code -504002，-502005 database collection not exists，-404011
weixin_40267830的博客
06-06 2664
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 6901
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。
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
CSIQ图像数据集database
11-08
CSIQ图像数据库是一个流行的数据库，用于测试图像质量评估算法和图像质量的其他方面。该数据库包含30个原始图像，每个原始图像都使用六种类型的畸变之一进行畸变，每种畸变程度为四到五个不同的畸变级别。CSIQ图像是根据图像在四个并排放置且与观察者的观察距离相等的并经过校准的LCD监视器上的线性位移来主观评估的。该数据库包含来自35个不同观察者的5000个主观评分，并且评分以DMOS的形式报告（较大的值表示与相应的参考图像相比更大的视觉失真）。 如果您使用该数据库，请引用以下论文：ECLarson和DM Chandler，“最明显的失真：全参考图像质量评估和策略的作用"，电子成像杂志，19（1），2
imagej-neural-fuzzy-plugins:基于神经网络和模糊逻辑的imagej插件
05-11
imagej-神经模糊插件 基于神经网络和模糊逻辑的imagej插件
【亲测免费】 KonIQ-10k 深度学习模型使用教程
gitblog_01132的博客
10-11 1022
KonIQ-10k 深度学习模型使用教程 koniq KonIQ-10k Deep Learning Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/koniq ...
数据挖掘数据集下载资源
lskyne的专栏
12-15 3612
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
Error: errCode: -502005 database collection not exists | errMsg: [ResourceNotFound] Db or Table not exist. Please check your request, but if the problem cannot be solved, contact us.
03-16
### 数据库集合不存在的错误解决方案 当遇到 ErrorCode -502005 表示数据库集合不存在（ResourceNotFound Db or Table），通常意味着尝试访问的表或集合尚未创建或者已被删除。以下是可能的原因分析以及对应的解决方法。 #### 可能原因及解决办法 1. **未创建目标集合** 如果程序试图查询或操作一个尚不存在的集合，则会触发此错误。可以通过显式创建所需的集合来解决问题[^1]。 ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` 2. **拼写错误** 集合名称可能存在大小写敏感性或其他拼写问题，尤其是在区分大小写的数据库环境中。确认所使用的集合名称与实际存在的完全一致。 3. **权限不足** 用户账户可能缺乏足够的权限去查看特定的数据库资源。可以检查并授予必要的权限给当前用户角色[^2]。 4. **逻辑错误** 应用程序中的业务逻辑可能导致它尝试访问还未初始化的数据结构。审查应用代码路径以确保只有在适当条件下才执行这些操作。 5. **数据迁移遗漏** 在某些情况下, 特定环境下的数据迁移脚本未能成功运行也可能造成该现象。重新评估部署流程中涉及的所有变更脚本是否被执行完毕。 通过上述措施应该能够有效处理 `ErrorCode -502005` 的情况。如果问题依旧存在，建议查阅更详细的 Database Debug Logs (即信息日志) 来获取进一步线索。 ```bash tail -f /path/to/database/logs/debug.log ``` 这可以帮助定位具体哪个部分出了差错，并提供额外上下文用于诊断复杂场景下发生的异常行为。
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