UHDLOL

我们创建了一个新的称为UHDLOL的大规模uhd-llie数据集，以对现有LLIE方法的性能进行基准测试，并探索uhd-llie问题。它由两个子集组成: UHD-LOL4K和UHD-LOL8K。UHD-LOL4K子集包含8,099对4k低光/正常光图像。其中，5,999对图像用于训练，2、100用于测试。UHD-LOL8K子集包括2、966对8k低光/正常光图像，其被分成2、029对用于训练和937对用于测试。有关更多详细信息，请参阅我们的项目页面。

We introduce a novel large-scale ultra-high-definition low-light image enhancement (UHD-LLIE) dataset named UHDLOL, which is designed to benchmark the performance of existing LLIE methods and investigate the UHD-LLIE problem. This dataset consists of two subsets: UHD-LOL4K and UHD-LOL8K. The UHD-LOL4K subset contains 8,099 pairs of 4K low-light/normal-light images, among which 5,999 pairs are used for training and 2,100 pairs for testing. The UHD-LOL8K subset includes 2,966 pairs of 8K low-light/normal-light images, which are split into 2,029 pairs for training and 937 pairs for testing. For more details, please refer to our project page.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

UHDLOL是一个大规模的低光图像增强数据集，包含4K和8K分辨率的图像对，用于训练和测试低光图像增强方法。数据集由澳大利亚国立大学、南京大学和中山大学深圳校区联合发布，并提供了详细的项目页面和论文链接。