Database Collection

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/

### 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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