Flickr1024

随着双摄像头在最近发布的智能手机中的普及，越来越多的超分辨率 (SR) 方法被提出来提高立体图像对的分辨率。但是，缺乏高质量的立体声数据集限制了该领域的研究。为了便于训练和评估新颖的立体SR算法，本文提出了一个名为Flickr1024的大规模立体数据集，该数据集包含1024对高质量图像，并涵盖了各种场景。我们首先介绍数据采集和处理管道，然后比较几种流行的立体声数据集。最后，我们进行跨数据集实验，以调查数据集带来的潜在好处。实验结果表明，与KITTI和Middlebury数据集相比，我们的Flickr1024数据集可以帮助处理过拟合问题，并显着提高立体声SR方法的性能。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Flickr1024是一个大规模立体图像数据集，包含1024对高质量图像，涵盖多种场景，旨在支持立体超分辨率算法的训练与评估，以提升性能并减少过拟合。该数据集由国防科技大学于2019年发布，相关论文和资源可通过公开链接获取。