LemGendized NafNet Debluring

kaggle2026-07-12 更新2026-07-24 收录

模糊图像

运动模糊恢复

数据链接：

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

官方服务：

资源简介：

Standardized dataset specifically curated for image deblurring and motion blur r

专为图像去模糊（image deblurring）与运动模糊（motion blur）恢复任务精心构建的标准化数据集

创建时间：

2026-05-07

GS-Blur

模糊图像

图像处理

GS-Blur数据集是由首尔国立大学创建的一个用于真实图像去模糊的3D场景数据集。该数据集通过3D高斯喷射（3DGS）技术从多视角图像中重建3D场景，并沿随机生成的运动轨迹渲染模糊图像，从而生成大量真实且多样化的模糊图像。数据集包含156209条数据，涵盖了多种模糊类型和轨迹，旨在解决现有数据集在模糊多样性和真实性方面的不足。GS-Blur数据集的应用领域主要集中在图像去模糊技术，旨在提高去模糊网

arXiv2024-10-31 更新8420

GOPRO模糊图像数据集

模糊图像

计算机视觉

GoPro去模糊数据集由3,214张1280×720大小的模糊图像组成，分为2,103张训练图像和1,111张测试图像。该数据集由成对的逼真模糊图像和高速摄像机获得的相应真实清晰图像组成。

魔搭社区2026-07-14 更新590

SWSformer

图像去噪

模糊图像

Restoration results of SWSformer, CGNet, NAFNet, Restormer, and Uformer on SIDD and GoPro dataset.

IEEE20

HIDE 图像去模糊数据集

模糊图像

计算机视觉

HIDE 数据集主要针对动态去模糊问题提出。由成像设备和场景之间的相对运动引起的多种模糊，主要包括相机晃动和物体移动。为了充分捕捉由被动设备干扰和主动行为引起的动态模糊，HIDE 数据集应运而生，用以覆盖更大范围和更近距离的场景，解决人体可察觉的运动去模糊问题。

超神经2022-10-13 更新1440

Discriminatory ability of the blur features.

模糊图像

成像质量评估

U = Mann-Whitney statistic, m = n = blur and sharp sample sizes. ALL = complete training set (m = n = 24,000); HE = HE training set (m = n = 8,000); IHC = IHC training set (m = n

NIAID Data Ecosystem60

LemGendized NafNet Debluring

资源简介：

相关数据集