[事件相機(jī)]真實(shí)數(shù)據(jù)集整理
RGB-DAVIS：使用APS相機(jī)與DAVIS相機(jī)，分辨率為180x190，幀速率為50FPS，鏡頭光圈為F/1.4。數(shù)據(jù)集包含室內(nèi)與室外場(chǎng)景、復(fù)雜紋理與相機(jī)、物體運(yùn)動(dòng)情況。數(shù)據(jù)集的下載鏈接提供在文章中。
RGBlur+E：數(shù)據(jù)集包括兩個(gè)子集RGBlur+E-HS與RGBlur+ELS，分辨率分別為970x625，具有硬件同步。RGB為180FPS拍攝，多幀平均得到模糊圖，單幀為清晰圖作為GT，用于數(shù)值評(píng)估。訓(xùn)練集包含7600對(duì)，測(cè)試集3586對(duì)。
REBlur：采用DAVIS相機(jī)與高精度電控滑軌系統(tǒng)，固定于光學(xué)平臺(tái)上。通過(guò)兩次曝光拍攝模糊圖像與事件流，根據(jù)時(shí)間戳定位清晰圖像。下載鏈接提供在文章中。
EFI-Net：使用Samsung GEN3 DVS相機(jī)與三星Galaxy S10+ APS相機(jī)，輪子以不同速度旋轉(zhuǎn)，創(chuàng)建不同場(chǎng)景。通過(guò)定位閃爍LED并計(jì)算兩個(gè)相機(jī)視角間的平面單應(yīng)性實(shí)現(xiàn)空間對(duì)齊。時(shí)間對(duì)齊通過(guò)精確定時(shí)的LED面板實(shí)現(xiàn)。
UEVD：使用DAVIS346 RGB數(shù)據(jù)，拍攝小幅度運(yùn)動(dòng)，多幀合成模糊圖像。數(shù)據(jù)集下載鏈接提供在文章中。
HQF：使用兩個(gè)DAVIS 240c相機(jī)，特性未詳細(xì)說(shuō)明，提供下載鏈接。
EventNFS：使用DAVIS346相機(jī)，將屏幕分割為不同分辨率的小塊，拍攝高幀率視頻，用于事件降噪與超分辨率訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集下載鏈接提供在文章中。
THU^HSEVI：使用DAVIS346與MIKROTRON EoSens 1.1CXP2相機(jī)，提供25FPS低幀率視頻與5000FPS高幀率視頻，作為VFI任務(wù)輸入與GT。數(shù)據(jù)集中包含6個(gè)高速運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景，如瓷杯破碎、水彈等。下載鏈接提供在文章中。
EventNFS與THU^HSEVI數(shù)據(jù)集都旨在為事件相機(jī)插幀任務(wù)提供真實(shí)且高質(zhì)量的GT。
DVSNoise：專注于評(píng)估事件去噪算法性能的數(shù)據(jù)集，使用DAVIS346收集，包括限制相機(jī)運(yùn)動(dòng)、校準(zhǔn)IMU與避免APS中飽和度與嚴(yán)重噪聲的措施。數(shù)據(jù)集包括16個(gè)室內(nèi)與室外真實(shí)噪聲場(chǎng)景，形成DVSNOISE20，每個(gè)場(chǎng)景捕捉三次，共48個(gè)序列。
文章總結(jié)了多個(gè)事件相機(jī)相關(guān)的真實(shí)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集提供了廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景與高質(zhì)量的GT，對(duì)于事件相機(jī)技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)具有重要意義。數(shù)據(jù)集提供了豐富的資源，旨在支持研究人員與工程師進(jìn)行深入研究與創(chuàng)新。
開(kāi)源點(diǎn)云數(shù)據(jù)集整理匯總
ShapeNet: 16類模型，無(wú)顏色但有法向量和標(biāo)注，網(wǎng)址：2。S3DIS Dataset: 室內(nèi)分割數(shù)據(jù)集，271個(gè)房間，13類物體，每個(gè)房間的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，網(wǎng)址：2。ScanNet: 提供網(wǎng)格數(shù)據(jù)、RGB-D傳感器數(shù)據(jù)和2D標(biāo)注，網(wǎng)址：2。RGB-D Object Dataset: 包含300個(gè)家用對(duì)象，51類，使用Kinect相機(jī)采集，網(wǎng)址：2。NYU Depth ...
環(huán)視系統(tǒng)的相機(jī)標(biāo)定:基準(zhǔn)和數(shù)據(jù)集
對(duì)于側(cè)視相機(jī)，則通過(guò)迭代優(yōu)化實(shí)現(xiàn)精確的位姿估計(jì)。完成外參估計(jì)后，可以利用單應(yīng)性變換合成環(huán)視圖像。本文所提出的流程在實(shí)際駕駛環(huán)境中表現(xiàn)出色，能有效估計(jì)四個(gè)環(huán)視相機(jī)的外參。為了評(píng)估此方案，構(gòu)建了一個(gè)包含40個(gè)視頻、32000幀的環(huán)視魚(yú)眼數(shù)據(jù)集。這些視頻來(lái)自多種交通場(chǎng)景，包含手動(dòng)標(biāo)注的車道線和真實(shí)...
圖像超分:RealSR
現(xiàn)有大多SISR方法是在模擬數(shù)據(jù)集(LR通過(guò)對(duì)HR執(zhí)行簡(jiǎn)單的雙三次下采樣得到)上進(jìn)行訓(xùn)練與評(píng)估。然而，真實(shí)世界的LR圖像往往更復(fù)雜，因此在模擬數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型應(yīng)用到真實(shí)數(shù)據(jù)是性能會(huì)出現(xiàn)下降。 作者構(gòu)建了一個(gè)真實(shí)超分?jǐn)?shù)據(jù)集(LR-HR通過(guò)調(diào)整數(shù)碼相機(jī)的焦距得到，然后采用圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行不同分辨率圖像的...
Intel重新定義視覺(jué)異常檢測(cè)基準(zhǔn):高速度、低容忍、全面評(píng)價(jià)
在視覺(jué)異常檢測(cè)領(lǐng)域，一項(xiàng)新的評(píng)價(jià)指標(biāo)——按圖像重疊曲線下面積（PIMO）——被引入，旨在解決現(xiàn)有指標(biāo)（AUROC和AUPRO）在像素級(jí)異常定位方面的局限性。PIMO通過(guò)在曲線分配和X軸上引入新的區(qū)別，使其更適用于實(shí)際應(yīng)用，并且具備加速計(jì)算、提供更好模型驗(yàn)證以及突出數(shù)據(jù)集性能變化等優(yōu)勢(shì)。PIMO的引入挑戰(zhàn)了當(dāng)前...
如何將手機(jī)照片變得清晰?
如何把圖片變清晰？相信大家都曾經(jīng)遇到過(guò)這樣的情況，拍了一張照片，但是由于各種原因，照片變得模糊不清，看起來(lái)不太舒服。那么，有沒(méi)有什么方法可以讓模糊的圖片變清晰呢？接下來(lái)，我們將詳細(xì)介紹幾個(gè)實(shí)用技巧。嗨格式圖片無(wú)損放大器是一款圖片處理工具，采用AI人工智能技術(shù)，來(lái)達(dá)到使圖片變得更加清晰的...
如何進(jìn)行二維圖像三維重建?
在與當(dāng)前最先進(jìn)的方法比較時(shí)，ConRad表示能簡(jiǎn)化圖像細(xì)節(jié)的保存，同時(shí)生成逼真的三維重建。定量評(píng)估顯示，在ShapeNet數(shù)據(jù)集中的10個(gè)類別20個(gè)物體的三維物體數(shù)據(jù)上，通過(guò)評(píng)估渲染對(duì)象視點(diǎn)到真實(shí)視點(diǎn)樣本的CLIP語(yǔ)義相似度，ConRad在保留細(xì)節(jié)和生成真實(shí)感方面表現(xiàn)出色。對(duì)于更多實(shí)驗(yàn)結(jié)果和詳細(xì)信息，讀者可閱讀論文原文...
kitti數(shù)據(jù)集?
詳細(xì)步驟 以下步驟僅為個(gè)人學(xué)習(xí)筆記的概述，為了更好地理解整個(gè)流程，建議參考配套視頻教程。同時(shí)，所有源碼也已整理在Gitee上，供學(xué)習(xí)參考。1. 發(fā)布照片與點(diǎn)云 步驟包括發(fā)布車輛圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)。2. 畫(huà)出自己車輛及相機(jī)視野 展示如何在視覺(jué)環(huán)境中表示車輛和相機(jī)的觀測(cè)范圍。3. 發(fā)布IMU與GPS數(shù)據(jù) 整合加...
MatrixCity:基于神經(jīng)渲染的大規(guī)模城市場(chǎng)景合成數(shù)據(jù)集(港中文&上海AI L...
在數(shù)據(jù)集的搜集和構(gòu)建過(guò)程中，作者使用了Unreal Engine 5的城市樣本項(xiàng)目，能夠控制場(chǎng)景中的移動(dòng)人和汽車存在，模擬動(dòng)態(tài)環(huán)境。通過(guò)調(diào)整照明、天氣條件、霧量等，可以模擬現(xiàn)實(shí)世界中的基本動(dòng)態(tài)情況。此外，還能夠模擬運(yùn)動(dòng)模糊和散焦模糊等相機(jī)噪聲，進(jìn)一步增強(qiáng)真實(shí)感。MatrixCity數(shù)據(jù)集與之前的數(shù)據(jù)集相比，在統(tǒng)計(jì)...
無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集
Okutama-Action缺失當(dāng)前數(shù)據(jù)集中的許多挑戰(zhàn)，包括行為動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換、尺度和長(zhǎng)寬比的顯著變化、相機(jī)運(yùn)動(dòng)的突然變化以及多標(biāo)記演員。因此，我們的數(shù)據(jù)集比現(xiàn)有數(shù)據(jù)集更具挑戰(zhàn)性，將有助于推動(dòng)領(lǐng)域發(fā)展以實(shí)現(xiàn)真實(shí)世界的應(yīng)用。亮點(diǎn) 8. Drone Tracking Benchmark(DTB70)（目標(biāo)跟蹤）無(wú)人機(jī)跟蹤基準(zhǔn)（DTB70）是在無(wú)人...
自動(dòng)駕駛KITTI數(shù)據(jù)集解析
KITTI，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重要測(cè)試集，旨在為自動(dòng)駕駛技術(shù)提供大量真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，解決當(dāng)前缺乏強(qiáng)大基準(zhǔn)的挑戰(zhàn)。通過(guò)提供包括定位、SLAM、圖像處理等在內(nèi)的應(yīng)用，KITTI數(shù)據(jù)集在自動(dòng)駕駛感知與預(yù)測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。然而，創(chuàng)建如此大規(guī)模且真實(shí)的場(chǎng)景數(shù)據(jù)集面臨復(fù)雜挑戰(zhàn)，尤其是在校準(zhǔn)與設(shè)置評(píng)估指標(biāo)方面。KITTI包含多個(gè)...
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雅江縣槽數(shù)： ______ 若您的手機(jī)提示應(yīng)用程序已停止,可能是應(yīng)用程序出現(xiàn)問(wèn)題,建議您: 1.重啟手機(jī)嘗試. 2.備份重要數(shù)據(jù)(聯(lián)系人、照片、備忘錄等)恢復(fù)出廠設(shè)置嘗試. 3.若有更新可用,更新一下系統(tǒng)固件嘗試. 若問(wèn)題依然存在,建議您攜帶上購(gòu)機(jī)發(fā)票、包修卡和機(jī)器到當(dāng)?shù)氐娜鞘酆蠓?wù)中心,由專業(yè)的工程師幫您檢測(cè).
雅江縣槽數(shù)： ______ 你可以安裝360手機(jī)衛(wèi)士,然后開(kāi)啟強(qiáng)力模式,也就是ROOT.然后全盤(pán)殺毒.一次搞定.
雅江縣槽數(shù)： ______ 1、項(xiàng)目進(jìn)度 按照項(xiàng)目整體計(jì)劃或項(xiàng)目滾動(dòng)計(jì)劃編寫(xiě)的計(jì)劃工期與實(shí)際工期之間差距... 9、項(xiàng)目文檔 項(xiàng)目文檔,包括硬拷貝文檔和電子文檔,都應(yīng)該收集、整理、編制、控...
雅江縣槽數(shù)： ______ 45分鐘
