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霧天影象資料集整理

D-hazy資料集

介紹瞭如何用深度圖生成霧天
使用了以下室內資料集

  1. middlebury
    http://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2014/

2.NYU2 Depth
https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
百度雲連結及提取說明:https://blog.csdn.net/sinat_26871259/article/details/82351276
介紹 https://www.jianshu.com/p/870c541337b4

RESIDE

1.訓練集 ITS(indoor training set)

室內,合成
利用1399張middlebury 和NYU2 Depth室內深度資料集 生成13990個圖。一個 真實值對應10個霧天圖

分成13000訓練集和990驗證集

2. 測試集1 SOTS(synthetic objective testing set)

室內圖 演算法客觀評價
從NYU2中選了500張(與訓練集無重複),生成方式與訓練集同。

2. 測試集2 HSTS(Hybrid Subjecive testing set)

室外圖 人主觀評價
10張合成圖,與test1同。10張真實圖。

RESIDE-beta(增加室外)

OTS(outdoor training set)

用2061張來自北京實時天氣的真實室外圖,使用【38】
“Learning depth from single monocular
images using deep convolutional neural fields,”
中的演算法減少深度的誤差和可能生成的視覺造假現象。

beta屬於【0.04,0.06,0.08,0.1,0.12,0.16,0.2】7類
A屬於【0.8,0.85,0.9,0.95,1】5類
所以共生成572061=72135張

real world task-driven testing set