RELLISUR数据集是一种由德国卡尔斯鲁厄理工学院和南部联邦大学共同创建的视觉数据集,旨在为自动驾驶和其他计算机视觉应用提供高质量的数据。该数据集包含真实低光低分辨率图像及其对应的正常光高分辨率参考图像。
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DreamBooth数据集是一个用于训练扩散模型以识别和生成特定个体图像的数据集。
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LEVIR数据集由大量 800 × 600 像素和0.2m〜1.0m /像素的高分辨率Google Earth图像和超过22k的图像组成。LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征,例如城市,乡村,山区和海洋。
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MEAD数据集是一个专注于情感谈话头部视频的大规模、高质量视听数据集。它包含了带有情绪类别和强度注释的高质量谈话头部视频,
NEXET数据集是由以色列公司Nexar发布的一个用于自动驾驶技术发展的数据集。该数据集包含来自全球80个国家的超过5万张照片,展示了不同天气和时间条件下道路状况。