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kaggle2026-08-04 更新2026-08-12 收录

图像恢复

模型训练检查点

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/toquochiep/source 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Epoch100 checkpoints only for Restoration V2 resume

仅用于Restoration V2恢复训练的100轮训练模型检查点

创建时间：

2026-07-27

RealRain-1k

图像去雨

图像恢复

RealRain-1k是由IEEE成员创建的高质量真实雨天图像数据集，包含1120对高分辨率清洁和雨天图像，涵盖低密度和高密度雨流。该数据集通过从大量真实世界雨天视频片段中自动生成，采用可控雨密度过滤方法，确保图像具有高分辨率、背景多样性、雨流多样性和严格的空间对齐。RealRain-1k不仅用于单图像去雨研究，还衍生出名为SynRain-13k的大规模合成数据集，通过将真实雨流层粘贴到自然图像上

arXiv2022-11-19 更新2320

NTIRE 2025 Efficient Burst HDR and Restoration Challenge Dataset

高动态范围成像

图像恢复

NTIRE 2025 Efficient Burst HDR and Restoration Challenge数据集是由CVLAI机构组织的一项挑战赛的数据集。该数据集旨在推动高效的多帧高动态范围(HDR)和恢复技术的进步。数据集包含每个场景九个具有不同曝光水平的噪声和错位的RAW帧。参赛者需要开发能够在严格效率约束下有效融合这些帧的解决方案。数据集包含了300个训练场景，每个场景包含九个RAW

arXiv2025-05-18 更新1540

Adverse Weather & Low-Light Vision Datasets

计算机视觉

图像恢复

一个精心策划、统一的公共数据集索引，用于雾、霾、雨、雪、低光、水下和沙尘暴等恶劣天气条件下的图像恢复和感知研究。该仓库旨在为发现和程序化访问用于图像恢复、增强和恶劣条件下鲁棒感知的数据集提供一个单一、一致的参考。

github2026-02-11 更新520

TurbEvent

湍流评估

图像恢复

TurbEvent是一个实拍数据集，用于捕捉不同湍流场景，为评估大气湍流去除技术提供全面的数据支持。该数据集包含各种湍流模式，能够帮助研究人员更好地理解大气湍流对图像质量的影响，并开发更有效的图像恢复算法。

arXiv2025-08-14 更新1860

GenIR

图像恢复

数据生成

GenIR数据集由中国科学院自动化研究所创建，旨在解决真实世界图像恢复中的数据不足问题。该数据集包含一百万张高质量图像，通过创新的图像-文本对构建、双提示微调及数据生成与过滤三个阶段生成。数据集的创建过程避免了传统的数据爬取方法，确保了版权合规和隐私安全。GenIR数据集主要应用于图像恢复领域，旨在提升模型对多样化和复杂化真实世界图像降质的处理能力。

arXiv2024-10-24 更新1180

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