SAT-MTB-VSR, CQ1-VSR
收藏资源简介：
SAT-MTB-VSR是一个用于卫星视频超分辨率的大规模数据集，来源于Jilin-1的原始视频，是卫星视频多任务数据集SAT-MTB的一个子集。它包含431个视频，每个视频有100个连续帧，其中413个用于训练集，18个用于验证集。所有验证集均来自不同的原始视频，图像尺寸为640×640。这些图像通过双三次插值下采样4倍，得到160×160的低分辨率图像，从而获得LR-HR训练对。CQ1-VSR相比SAT-MAT-VSR更具挑战性，因为它由未经处理的原始遥感视频序列构建，表现出更大的帧间变化。由于原始数据以Bayer模式格式存储，我们首先将其转换为RGB图像。为了更好地模拟遥感视频中的实际退化，我们在数据预处理过程中进一步应用了噪声破坏和模糊退化。预处理后，数据集分为150个训练序列、26个验证序列和22个测试序列。每个高分辨率帧被裁剪为640×640的空间大小，并通过×4下采样生成相应的低分辨率输入，得到160×160的LR帧。
SAT-MTB-VSR is a large-scale dataset for satellite video super-resolution, derived from raw videos of Jilin-1, and it is a subset of the satellite video multi-task dataset SAT-MTB. It contains 431 videos, each with 100 consecutive frames, where 413 are assigned to the training set and 18 to the validation set. All validation set videos originate from distinct raw videos, with an image size of 640×640. These images are downsampled by a factor of 4 via bicubic interpolation to obtain 160×160 low-resolution (LR) images, thus generating LR-HR training pairs. CQ1-VSR is more challenging than SAT-MAT-VSR, as it is constructed from unprocessed raw remote sensing video sequences and exhibits greater inter-frame variation. Since the raw data is stored in Bayer pattern format, we first convert it into RGB images. To better simulate the actual degradations in remote sensing videos, we further apply noise corruption and blur degradations during the data preprocessing stage. After preprocessing, the dataset is split into 150 training sequences, 26 validation sequences, and 22 test sequences. Each high-resolution (HR) frame is cropped to a spatial size of 640×640, and then downsampled by a factor of 4 to generate corresponding low-resolution inputs, yielding 160×160 LR frames.
THGNet 数据集详情总结
数据集概述
THGNet 项目包含两个用于卫星视频超分辨率（Satellite Video Super-Resolution）的数据集：SAT-MTB-VSR 和 CQ1-VSR。
数据集一：SAT-MTB-VSR
- 来源：吉林一号卫星原始视频，是卫星视频多任务数据集 SAT-MTB 的子集。
- 规模：共 431 个视频，每个视频包含 100 个连续帧。
- 划分：
- 训练集：413 个视频
- 验证集：18 个视频（均来自不同的原始视频）
- 图像尺寸：
- 高分辨率（HR）：640 × 640 像素
- 低分辨率（LR）：通过 4 倍双三次插值下采样得到，尺寸为 160 × 160 像素
- 用途：提供 LR-HR 训练对，用于卫星视频超分辨率任务。
数据集二：CQ1-VSR
- 特点：比 SAT-MTB-VSR 更具挑战性，由未经处理的原始遥感视频序列构建，帧间变化更大。
- 预处理：
- 原始数据为 Bayer 模式格式，先转换为 RGB 图像。
- 在预处理过程中添加噪声污染和模糊退化，以模拟真实的遥感视频退化。
- 划分：
- 训练集：150 个序列
- 验证集：26 个序列
- 测试集：22 个序列
- 图像尺寸：
- 高分辨率（HR）：640 × 640 像素
- 低分辨率（LR）：通过 4 倍下采样得到，尺寸为 160 × 160 像素
数据集下载与组织结构
数据集需从相应链接下载，并按照以下目录结构组织：
data/ ├── SAT-MTB-VSR/ │ ├── train/ │ │ ├── GT/ │ │ └── LR4x/ │ └── val/ ├── CQ1-VSR/ │ ├── train/ │ │ ├── GT/ │ │ └── LR4x/ │ ├── val/ │ └── test/
注意：如果实际数据集结构与此示例不同，请替换为实际文件夹名称。
说明
- 由于数据集和部分权重文件体积较大，将在 GitHub 上后续公开。
致谢
该项目基于 BasicSR 构建。
