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超分辨率训练数据集：T91、BSDS200和General100

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简介：
本资料集涵盖了广泛使用的T91、BSDS200及General100三个超分辨率训练数据库，提供高质量图像以提升低分辨率图片的细节与清晰度。 超分辨率训练集包括T91, BSDS200, 和 General100。

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  • 超分辨率训练数据集：T91、BSDS200和General100
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    本资料集涵盖了广泛使用的T91、BSDS200及General100三个超分辨率训练数据库，提供高质量图像以提升低分辨率图片的细节与清晰度。 超分辨率训练集包括T91, BSDS200, 和 General100。
     
  • SR超分辨率数据集（BSDS200、General100、T91）
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    这是一个包含BSDS200、General100和T91等数据集的超分辨率研究资源集合，用于图像放大与细节恢复的研究。 超分辨率数据集包括BSDS200、General100和T91。
     
  • 超分辨率常用数据集（Set5、Set14、BSD100、BSDS200、BSDS300、BSDS500、91-image...）
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    本资源介绍了一系列用于训练和评估图像超分辨率算法的数据集，包括Set5、Set14、BSD100等常用数据集。 超分辨率常用数据集包括以下几种：Set5, Set14, BSD100, BSDS200, BSDS300, BSDS500, 91-images, General-100, Manga109, Urban100 和 historical。此外，还包含多种数据增强方法以提高模型的泛化能力。
     
  • 超分辨率图像重建常用的训练集1
    优质
    本资料聚焦于超分辨率图像重建技术中训练集的选择与构建方法，涵盖常用数据集介绍及优化策略探讨。 超分辨率图像重建通常使用特定的训练集。
     
  • 超分辨率测试数据集：Set5、Set14、BSDS100、Urban100和Manga109
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    这是一个包含多种图像类型的超分辨率测试数据集，包括自然景观（Set5、Set14、BSDS100）、城市环境(Urban100)及漫画(Manga109)，适用于评估图像放大技术性能。 超分辨率测试集包括Set5, Set14, BSDS100, Urban100以及Manga109。
     
  • 图像的超分辨率重建数据集
    优质
    图像的超分辨率重建数据集是一套用于训练和测试图像增强算法的数据集合，旨在提升低分辨率图片至高清晰度版本的质量。该数据集包含多种场景下的丰富样本，为研究者提供了宝贵资源以开发更先进的超分辨率技术。 该段文字描述了几个常见的超分辨率重建数据集，包括Set5、Set14、91image、General-100、BSD100（测试）、BSD200（训练）以及BSD500。
     
  • Sun-Hays 80 数据集超分辨率图像集合-数据集
    优质
    Sun-Hays 80数据集超分辨率图像集合是一个包含80幅经典图像的数据集，旨在促进图像超分辨率技术的研究与开发。 Sun-Hays 80 数据集是用于超分辨率图像研究的数据集，由布朗大学于2012年发布。该数据集包含名为 Sun-Hays 80 Dataset 超分辨率图像数据集_datasets.txt 和 Sun-Hays 80 Dataset 超分辨率图像数据集_datasets.zip 的文件。
     
  • OpenCV人脸辨识训练数据集
    优质
    OpenCV人脸辨识训练数据集包含大量用于人脸识别算法训练和测试的人脸图像，是开发面部识别技术的重要资源。 OpenCV的人脸识别训练集可以用于识别人脸图像中的面部特征，这样就省去了自行训练模型的麻烦。
     
  • PyTorch VDSR超分辨率训练测试与评估代码
    优质
    这段简介描述了一个使用PyTorch框架实现的VDSR模型代码库，专注于图像超分辨率技术的研究、训练、测试及性能评估。 基于Pytorch平台的用于图像超分辨率的深度学习模型SRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码可以计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。