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SR数据集：91-Images、Set5、Set14、BSD100和General-100

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简介：
本研究使用了多个标准图像数据集（包括91-Images、Set5、Set14、BSD100及General-100）进行实验，这些数据集广泛应用于图像处理算法的评估。 图像超分辨率领域常用的数据集可以免费下载。

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  • SR数据集：91-Images、Set5、Set14、BSD100和General-100
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    本研究使用了多个标准图像数据集（包括91-Images、Set5、Set14、BSD100及General-100）进行实验，这些数据集广泛应用于图像处理算法的评估。 图像超分辨率领域常用的数据集可以免费下载。
     
  • 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。
     
  • SRCNN数据集概述，涵盖91-image、Set5和Set14
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    简介：本文介绍了用于图像超分辨率任务的三个常用数据集——91-image、Set5及Set14，重点分析了它们在SRCNN模型训练中的应用与意义。 91-image包含91张图像，set5中有5幅图，set14中有14幅图，这些数据集可用于SRCNN超分辨率的训练、验证与测试。
     
  • Set5和Set14数据集
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    Set5和Set14是两个广泛用于图像超分辨率研究的数据集。它们包含了多种高质量的真实世界图像，为研究人员提供了评估模型性能的标准基准。 超分辨率常用数据集包括Set5和Set14数据库，这些资源对于训练非常重要，欢迎大家下载使用。
     
  • 超分辨率图像重建数据集（Set5、Set14、BSD100、URBAN100、MANGA109、DIV2K）总计204M
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    该简介涵盖了六个主要的超分辨率图像重建数据集，包括Set5、Set14、BSD100、URBAN100、MANGA109及DIV2K，总容量达204MB，为图像增强研究提供了丰富的素材。 超分辨图像重建数据集包括训练集DIV2K（大小为7G）以及5个测试集：Set5、Set14、BSD100、URBAN100和MANGA109。
     
  • General-100数据集合
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    General-100数据集合是一个包含广泛领域信息的大型数据集，旨在促进通用人工智能模型的研究与发展。 超分辨率修复或重建常用数据集之一是General-100数据集，该数据集包含100个bmp格式的图像（无压缩），非常适合用于超分辨率训练。这些图像由Dong、Chao、Loy、Chen Change和Tang、Xiaoou等人提供。 重写后的句子如下： 常用的数据集中有一个叫做General-100的数据集，它包含了100张未经过压缩的bmp格式图片，非常适用于进行超分辨率训练。这些图像是由Dong Chao, Chen Change Loy以及Xiaoou Tang等研究人员提供的。
     
  • 超分辨率测试数据集：Set5、Set14、BSDS100、Urban100和Manga109
    优质
    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。
     
  • 最全超分辨率重建数据集（包括Set5、Set14、Urban100、BSD）下载
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    本页面提供多种超分辨率重建常用数据集的下载链接，包含Set5、Set14、Urban100及BSD系列，是研究与测试图像放大技术的理想资源。 该数据集涵盖了图像超分辨率重建领域的绝大部分内容，并附带各种格式转换程序，支持批量重命名、图像裁剪等功能，提供了bicubic下采样程序。其中包括Set5、Set14、Urban100、91-images、BSD100、BSD300、BSD500、DIV2K、Flickr2K、General100和Manga109等数据集。这些工具简单快捷，非常适合在超分辨率重建领域深入研究的学者使用。
     
  • Pothole and Regular Road Images - 数据集
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    该数据集包含多种类型的路面坑洞与普通道路图像，旨在为道路状况识别及自动驾驶车辆训练提供真实场景的数据支持。 数据集包含坑洼和平原路的图片，可用于进行坑洼检测及图像分类任务。这些图像是从Google图像搜索结果下载，并使用“google图像下载”库进行了抓取。数据集文件名为Pothole and Plain Road Images_datasets.txt和Pothole and Plain Road Images_datasets.zip。
     
  • CIFAR-100 Python 数据集 - CIFAR-100 数据集
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    简介：CIFAR-100 是一个包含100类、每类500张图像的小型图片数据集，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。本Python版本的数据集便于研究人员与开发者使用。 CIFAR-100 数据集包含 60,000 张 32x32 的彩色图像，这些图像分布在 100 个类别中，每个类有 600 张图片。这 100 类又被进一步划分为 20 个超级类别。每张图都有一个精细标签（表示其所属的具体类别）和一个粗糙标签（指示它所在的超级类别）。数据集中包含5万张训练图像以及1万张测试图像。 元文件提供了每个类及相应超级类的名称信息。