div2k

  • Opis :

Zbiór danych DIV2K: obrazy wysokiej jakości DIVerse w rozdzielczości 2K użyte do wyzwań @ NTIRE (CVPR 2017 i CVPR 2018) i @ PIRM (ECCV 2018)

FeaturesDict({
    'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDykt
godz Obraz (Brak, Brak, 3) uint8
lr Obraz (Brak, Brak, 3) uint8
@InProceedings{Agustsson_2017_CVPR_Workshops,
    author = {Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu},
    title = {NTIRE 2017 Challenge on Single Image Super-Resolution: Dataset and Study},
    booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
    url = "http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/publications/Agustsson-CVPRW-2017.pdf",
    month = {July},
    year = {2017}
}

div2k/bicubic_x2 (konfiguracja domyślna)

  • Opis konfiguracji : wykorzystuje dane bicubic_x2.

  • Rozmiar pobierania : 4.68 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 4.68 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/bicubic_x3

  • Opis konfiguracji : Używa danych bicubic_x3.

  • Rozmiar pobierania : 4.16 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 4.16 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/bicubic_x4

  • Opis konfiguracji : Używa danych bicubic_x4.

  • Rozmiar pobierania : 3.97 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 3.97 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/bicubic_x8

  • Opis konfiguracji : wykorzystuje dane bicubic_x8.

  • Rozmiar pobierania : 3.78 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 3.78 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/nieznany_x2

  • Opis konfiguracji : Używa danych nieznanych_x2.

  • Rozmiar pobierania : 4.48 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 4.48 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/nieznany_x3

  • Opis konfiguracji : Używa danych nieznanych_x3.

  • Rozmiar pobierania : 4.10 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 4.11 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/nieznany_x4

  • Opis konfiguracji : Używa danych nieznanych_x4.

  • Rozmiar pobierania : 3.93 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 3.93 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/realistyczny_mild_x4

  • Opis konfiguracji : wykorzystuje dane realistyczne_mild_x4.

  • Rozmiar pobierania : 4.00 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 4.00 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/realistic_difficult_x4

  • Opis konfiguracji : wykorzystuje dane realistyczne_trudne_x4.

  • Rozmiar pobierania : 3.98 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 3.99 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 800
'validation' 100

div2k/realistyczny_wild_x4

  • Opis konfiguracji : wykorzystuje dane realistyczne_wild_x4.

  • Rozmiar pobierania : 4.74 GiB

  • Rozmiar zbioru danych : 14.62 GiB

  • Podziały :

Podział Przykłady
'train' 3200
'validation' 100