UHDM

对于4k demoir é ing模型的训练和现有方法的评估，我们收集了一个大规模的超高清demoir é ing数据集 (UHDM)。我们通过不同的相机视图拍摄屏幕图像，以产生不同的图案外观，并结合多个设备以产生不同的降级样式 (包括图案外观和全局颜色样式)，从而增强了训练方法的泛化能力。我们的数据集总共包含5,000个图像对。我们将它们随机分成4,500进行训练和500进行测试。

For the training of 4K demoiréing models and evaluation of existing methods, we collected a large-scale ultra-high-definition demoiréing dataset (UHDM). We captured screen images from different camera viewpoints to generate diverse pattern appearances, and combined multiple devices to produce various degradation styles including pattern-related appearances and global color styles, thereby enhancing the generalization capability of training approaches. Our dataset contains a total of 5,000 image pairs. We randomly split them into 4,500 for training and 500 for testing.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

UHDM是一个大规模超高清去摩尔纹数据集，专门用于4K去摩尔纹模型的训练和评估。它通过不同相机视角和设备采集图像，以模拟多样化的图案外观和降级样式，提升模型泛化能力，包含5,000个图像对，其中4,500个用于训练，500个用于测试。