EUVP dataset|图像处理数据集|FUnIE-GAN数据集

用于图像增强、颜色校正和恢复的数据集，包含配对和未配对的数据，使用FUnIE-GAN方法。

A dataset designed for image enhancement, color correction, and restoration, encompassing both paired and unpaired data, utilizing the FUnIE-GAN method.

原始信息汇总

1. Image enhancement, color correction, restoration

• EUVP dataset: Paired and unpaired data; FUnIE-GAN.
• Underwater imagenet: Paired data; UGAN.
• U-45: UDAE.
• RUIE benchmark: RUIE-Net.
• UIEBD dataset: DUIE-Net.
• Jamaica port royal: Water-GAN.
• Virtual periscope
• Color correction
• Color restoration: Underwater-hl.
• TURBID data
• OceanDark dataset

2. Image super-resolution

• USR-248: For 2x, 4x, and 8x training; SRDRM, SRDRM-GAN.

3. Image segmentation

• Coral-Net: Coral-Seg.
• Eilat dataset
• Change detection

4. Stereo data

• Tasmania coral point, Scott reef-25, OHara-7
• Stereo from Flicker
• CADDY stereo data
• HIMB data for UWStereoNet: UW-StereoNet.

5. Object detection and/or classification

A. General

• MOUSS data: CVPR AAMVEM data challenge.
• MBARI databse
• HabCam database
• OUC-vision
• MARIS project
• NOAA data
• Aqualoc dataset: Visual-inertial-pressure localization.
• Brackish dataset
• SUN database (underwater scenes)

B. Human-robot cooperation

• Diver detection
• Robot tracking by detection
• CADDY diver pose data

C. Coral-reef

• Moorea corals (UCSD)
• Coral-reef Puerto Rico
• Coral-Net

D. Fish

• WildFish database
• Labeled fishes
• Fish4Knowledge data
• Fish database
• AQUALIFEIMAGES database
• Rockfish
• Fish recognition data
• Oceanwide images
• Fish detection and tracking
• Fish trajectory detection

E. Trash and marine debris

• Deep-sea debris database
• Tiny plastics posing threat to turtles

6. Acoustics dataset

• Five-element acoustic dataset
• DIDSON dataset: Fishery classification and assessment.
• Spectrogram Analysis
• Caves sonar and vision data

7. Docking dataset

• Underwater Docking Images Dataset(UDID)

8. Temperature dataset

• Underwater temperature dataset

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EUVP数据集的构建基于水下图像增强、色彩校正和恢复的需求，采用了成对和非成对的数据采集方式。数据来源包括真实水下环境和模拟环境，确保了数据的多样性和广泛性。通过高分辨率摄像设备和专业的水下摄影技术，采集了大量高质量的水下图像，并结合人工标注和自动化处理技术，生成了标准化的数据集。

使用方法

EUVP数据集的使用方法包括数据下载、预处理和模型训练。用户可以通过提供的链接下载数据集，并根据需要进行图像增强、色彩校正等预处理操作。数据集支持多种深度学习框架，用户可以选择合适的模型进行训练和测试。此外，数据集还提供了详细的文档和代码示例，帮助用户快速上手并进行相关研究。

背景与挑战

背景概述

EUVP数据集（Enhancing Underwater Visual Perception Dataset）由明尼苏达大学的IRVLab团队于2019年创建，旨在解决水下图像增强、颜色校正和恢复等核心问题。该数据集包含成对和非成对的水下图像数据，广泛应用于水下视觉感知领域的研究。通过提供高质量的水下图像数据，EUVP数据集为水下图像处理算法的开发与评估提供了重要支持，推动了水下机器人、海洋监测和生态研究等领域的进展。其相关论文《FUnIE-GAN: Fast Underwater Image Enhancement with Generative Adversarial Networks》进一步验证了该数据集在生成对抗网络（GAN）应用中的有效性。

当前挑战

EUVP数据集在解决水下图像增强问题时面临多重挑战。首先，水下环境的光线衰减、散射和颜色失真等问题使得图像质量显著下降，这对算法的鲁棒性和适应性提出了更高要求。其次，数据集的构建过程中，获取高质量的水下图像数据本身具有较大难度，尤其是在不同深度和光照条件下保持数据的一致性和多样性。此外，成对数据的标注和匹配需要耗费大量人力和时间，且非成对数据的生成与真实场景的匹配度仍需进一步提升。这些挑战不仅影响了数据集的扩展与应用，也对算法的性能评估提出了更高的标准。

常用场景

经典使用场景

EUVP数据集在水下图像增强领域具有广泛的应用，特别是在图像增强、色彩校正和恢复方面。该数据集提供了成对和非成对的数据，使得研究人员能够开发和测试各种图像处理算法，如FUnIE-GAN等生成对抗网络模型。这些算法能够有效提升水下图像的清晰度和色彩还原度，为水下视觉研究提供了坚实的基础。

解决学术问题

EUVP数据集解决了水下图像处理中的多个关键问题，包括图像模糊、色彩失真和低对比度等。通过提供高质量的训练数据，研究人员能够开发出更先进的图像增强算法，显著提升水下图像的视觉质量。这不仅推动了计算机视觉领域的发展，还为海洋生物学、水下考古等学科提供了重要的技术支持。

实际应用

在实际应用中，EUVP数据集被广泛用于水下机器人视觉系统、海洋资源勘探和水下环境监测等领域。通过利用该数据集训练的模型，水下机器人能够更准确地识别和定位目标，提升作业效率。此外，该数据集还为海洋科学家提供了高质量的水下图像数据，帮助他们更好地理解和保护海洋生态系统。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，EUVP数据集在水下图像增强、色彩校正和恢复领域的研究方向备受关注。随着深度学习技术的快速发展，基于生成对抗网络（GAN）的方法在该数据集上取得了显著进展。例如，FUnIE-GAN模型通过处理成对和非成对数据，有效提升了水下图像的清晰度和色彩还原度。此外，结合多模态数据融合和自监督学习策略，研究者们正在探索更高效的图像增强算法，以应对复杂水下环境中的挑战。这些研究不仅推动了计算机视觉技术的发展，也为海洋资源勘探、水下机器人导航等实际应用提供了强有力的技术支持。