DIV2K
收藏魔搭社区2026-07-15 更新2024-05-15 收录
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https://modelscope.cn/datasets/OmniData/DIV2K
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资源简介:
displayName: DIV2K
labelTypes: []
license:
- DIV2K Custom
mediaTypes:
- Image
paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150
publishDate: "2017"
publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
publisher:
- ETH Zurich
tags:
- RGB Image
taskTypes:
- Image Super-resolution
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# 数据集介绍
## 简介
DIV2K数据集分为:
列车数据: 从800高清高分辨率图像开始,我们获得相应的低分辨率图像,并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像
验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像,低分辨率从挑战开始提供,并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时,高分辨率图像将被释放。
测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像,并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。
## 引文
```
@inproceedings{agustsson2017ntire,
title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study},
author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu},
booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops},
pages={126--135},
year={2017}
}
```
## Download dataset
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显示名称:DIV2K
标签类型:无
授权协议:DIV2K 自定义许可协议
媒体类型:图像
论文链接:https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150
发布日期:2017年
发布网址:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
发布机构:苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)
标签:RGB图像(RGB Image)
任务类型:图像超分辨率(Image Super-resolution)
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# 数据集介绍
## 数据集简介
DIV2K数据集分为三个子集:
1. **训练集**:以800张高清高分辨率图像为基础,生成降尺度因子分别为2、3、4的对应低分辨率图像,并同步提供高分辨率与低分辨率图像对。
2. **验证集**:包含100张高清高分辨率图像,用于生成对应低分辨率版本;低分辨率图像将随挑战赛同步发布,供参赛选手通过验证服务器获取在线反馈;当挑战赛最终阶段开启时,将公布对应的高分辨率图像。
3. **测试集**:包含100张多样化图像,用于生成对应低分辨率版本;参赛选手将在最终评估阶段启动时获取低分辨率图像,并在挑战赛结束、决出获胜者后公布最终评测结果。
## 引用格式
@inproceedings{agustsson2017ntire,
title={2017年NTIRE单图像超分辨率挑战赛:数据集与研究},
author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu},
booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops},
pages={126--135},
year={2017}
}
## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}
提供机构:
maas创建时间:
2024-07-15
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
DIV2K是一个用于图像超分辨率任务的公开数据集,包含800张训练图像和100张验证/测试图像,提供高分辨率图像及其对应的2、3、4倍下采样低分辨率版本。该数据集主要用于支持超分辨率算法的训练和评估,具有高清、高分辨率的特点,适用于计算机视觉研究。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



