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CSIQ图像数据集数据库。

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简介:
CSIQ图像数据库作为一种广泛应用的数据库,常被用于评估图像质量评估算法以及图像质量的诸多其他维度。该数据库囊括了三十张未经处理的原始图像,每张图像都经过六种不同类型的畸变处理,并且每种畸变的程度涵盖了四到五个不同的级别。CSIQ图像的质量评估主要基于图像在四个并排排列且与观察者保持相等距离的校准LCD监视器上的线性位移进行的主观判断。该数据库收录了来自三十五位不同观察者的五千个主观评分,这些评分以DMOS的形式呈现,其中数值越大,则表明该图像相对于参考图像而言存在更大的视觉失真。如果您在研究或应用该数据库时,请务必遵循以下论文的引用规范:ECLarson和DM Chandler撰写的“最明显的失真:全参考图像质量评估和策略的作用”,发表于《电子成像杂志》第十九卷第一期。

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客服
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  • CSIQ
    优质
    CSIQ图像数据库是一套用于客观评价和主观测试图像质量的标准化数据集,涵盖多种压缩与退化情况,为研究人员提供全面评估视频处理算法性能的基础。 CSIQ图像数据库是一个广泛使用的资源,用于评估图像质量算法及其他相关方面。该库包含30张原始图片,每一张都经历了六种不同类型畸变中的一种,并且每个类型都有四到五个不同的严重程度级别。这些CSIQ图像是通过将四个经过校准的LCD显示器并排放置,在线性位移条件下由观察者进行主观评估得出的。数据库收录了35名不同观察者的总共5000份评分,以DMOS形式报告(数值越大表示与参考图像相比视觉失真越严重)。如果您使用该数据库,请参考以下论文:ECLarson和DM Chandler,“最明显的失真:全参考图像质量评估及策略的作用,电子成像杂志,19(1),2。
  • CSIQ质量评估
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    CSIQ图像质量评估数据集是一个广泛使用的数据库,包含多样化的图像和对应的主观评分,用于测试和训练自动图像质量评价算法。 CSIQ是一个用于图像质量评价的数据集。
  • 常用的质量评估——CSIQ
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    CSIQ数据库是一款广泛应用于图像处理领域的高质量数据集,内含多种视觉效果不同的图片,旨在为图像质量评价算法的研究提供客观标准。 常用图像质量评价数据库是CSIQ。
  • 发票 发票
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    发票图像数据集是一系列包含不同种类和格式发票扫描件或照片的数据集合,旨在为光学字符识别(OCR)、机器学习等技术提供训练与测试资源。 发票图片数据集包含了各种类型的发票图像样本,适用于训练和测试计算机视觉模型在识别、分类及提取发票关键信息方面的性能。这些数据集有助于研究者们进行深入的学术探讨和技术开发工作,在财务自动化处理领域具有重要价值。
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    图像数据集是一系列用于训练和测试机器学习模型的图片集合,涵盖广泛的主题与类别,对于计算机视觉任务至关重要。 大量的数据集可以用于深度学习的训练,并且通过这些数据集进行训练可以获得很好的效果。
  • 优质
    图像数据集是一系列用于训练机器学习模型、特别是计算机视觉任务(如分类、检测和分割)的图片或视频集合。 【Caffe实战,使用自己的数据进行训练】所需要的图片数据集。
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    HRF数据集包含大量高质量的视网膜图像,旨在促进眼底疾病自动诊断的研究与发展。该数据库为科研人员提供了一个宝贵的资源平台。 HRF数据集包含一组视网膜眼底图像,用于进行视网膜增强、视网膜提取和视网膜识别等操作。
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    17flowers图像数据集包含17种不同类型的鲜花,每类花朵有80张图像,总计1360幅图片,广泛应用于计算机视觉和机器学习研究中。 17flowers图片数据集包含17种花的类别,每种花有80张jpg图片,并按花的类别整理在了17个子文件夹中。
  • CUHK01.zip_CUHK01_用于识别的
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    CUHK01图象数据集是一套专为图像识别设计的研究资源,包含丰富的人体图片样本,旨在推动相关领域的学术探索与技术进步。 CUHK01.zip 是一个包含CUHK01数据集的压缩文件,该数据集专门用于图像识别任务中的人物重识别(Re-Identification,简称ReID)。人物重识别是计算机视觉领域的一个重要问题,它涉及在不同摄像头视角之间识别同一个人的身份,在安全监控和智能交通等领域具有重要意义。 这个数据集由香港中文大学的研究团队创建,并包括971个不同的个体。每个个体提供4张图像,这些图像是在同一人但在不同时间、环境或角度拍摄的,模拟了跨摄像机跟踪的真实情况。这种设置为研究人员提供了测试和完善人物重识别算法的理想平台。 CUHK01数据集中的这四幅图像被分为两个配对:一个是在同一摄像头下拍摄(intra-camera),另一个则在不同的摄像头视角下拍摄(inter-camera)。这样的划分有助于研究者探索和改进特征学习与匹配策略,尤其是在不变条件和变化条件下。 为了有效地进行人物重识别任务,研究人员会采用多种技术手段: 1. 特征提取:利用预训练的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)来捕捉图像中的高级特征信息,包括面部、体型、衣物颜色及纹理等。 2. 对象检测:在图像中定位目标人物并用边界框表示,确保算法关注的是人物而不是背景环境。 3. 对比学习:通过比较配对图像是如何表现相似性与差异性的方法来区分同一个人物的不同状态和条件下的特征变化情况。 4. 距离度量:采用适当的距离测量标准(如欧氏距离、余弦相似度等)来评估两个图像的特征向量,以判断它们是否代表同一人物的身份信息。 5. 数据增强技术:通过翻转、缩放或裁剪等方式对原始图片进行处理,增加数据集多样性并提高模型泛化能力。 6. 联合学习方法:将不同视角和光照条件等因素纳入考量范围,并利用联合学习策略来改善复杂环境下的识别准确度。 评估人物重识别系统的性能时会使用平均精度(mAP)、查准率与查全率曲线等指标。通过这些评价标准,研究者可以量化模型在CUHK01数据集上的表现并与其他方法进行比较分析。 CUHK01数据集为图像处理领域的研究人员提供了一个宝贵的资源库,它促进了人物重识别技术的发展,并推动了新算法和解决方案的提出。通过对该数据集中问题的研究与实验优化,能够显著提升实际应用中的模型性能及效果。