HDRVD2K, JVET, HDM

HDRVD2K包含2164个HDR视频片段，每个片段包括15帧，分辨率均为1920x1080，格式均为16位浮点.exr。JVET测试数据集包含6个序列，HDM测试数据集从所有34个序列中选择了10个序列。数据集仅限于学术用途。

HDRVD2K consists of 2164 HDR video clips, each containing 15 frames with a resolution of 1920×1080 and stored as 16-bit floating-point .exr files. The JVET test dataset includes 6 sequences, while the HDM test dataset selects 10 sequences from all 34 available sequences. This dataset is strictly limited to academic research use.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: HDRVD2K
• 相关论文: High Dynamic Range Video Compression: A Large-Scale Benchmark Dataset and A Learned Bit-depth Scalable Compression Algorithm
• 会议: CVPR2025

数据集内容

• HDRVD2K:
  • 包含2164个HDR视频片段
  • 每个片段包含15帧
  • 分辨率: 1920x1080
  • 格式: 16-bit floating .exr
• 测试数据集:
  • JVET: 6个序列
  • HDM: 从34个序列中选取的10个序列

下载与使用

• 下载地址: BaiduNetdisk
• 使用限制: 仅限学术用途

引用

bibtex @inproceedings{tian2025hdrvc, title={High Dynamic Range Video Compression: A Large-Scale Benchmark Dataset and A Learned Bit-depth Scalable Compression Algorithm}, author={Tian, Zhaoyi and Wang, Feifeng and Wang, Shiwei and Zhou, Zihao and Zhu, Yao and Shen, Liquan}, booktitle={{IEEE/CVF} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2025}, year={2025} }

联系方式

• 邮箱: [e-mail]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HDRVD2K数据集的构建，涵盖了2164个高动态范围视频剪辑，每个剪辑包含15帧，具有1920x1080的分辨率和16位浮点.exr格式。该数据集的构建旨在为高动态范围视频压缩研究提供大规模的基准测试资源。同时，JVET和HDM两个测试数据集分别包含6个和10个序列，这些序列均精选自相关领域，旨在为不同压缩算法的评估提供标准化的测试平台。

特点

本数据集的特点在于其规模宏大、格式统一，并且提供了不同测试条件下的视频序列，满足了多样化的研究需求。所有视频均采用高分辨率和高位深度格式存储，保证了数据集在质量上的高标准。此外，该数据集专为学术研究而开放，限制了使用范围，确保了研究的严谨性和数据的专一性。

使用方法

数据集的获取需通过BaiduNetdisk链接下载，用户需遵守学术用途的限制。在使用数据集进行研究时，应当遵循数据集的引用规范，正确引用相关论文，以尊重原作者的知识产权。如有疑问或需进一步的帮助，可通过指定的电子邮件地址与作者团队联系。

背景与挑战

背景概述

HDRVD2K、JVET与HDM数据集的构建，标志着高动态范围视频压缩研究领域的重大进展。该数据集由Tian Zhaoyi等研究人员在2025年共同开发，旨在为高动态范围视频压缩研究提供大规模的基准数据集。该数据集不仅包含了2164段1920x1080分辨率、16位浮点.exr格式的HDR视频剪辑，还提供了两个测试数据集JVET与HDM，以供研究之用。该数据集的发布，对图像处理、视频编码以及计算机视觉等相关领域产生了显著影响，为相关算法的评估与优化提供了重要资源。

当前挑战

数据集在构建过程中面临了诸多挑战，其中包括高动态范围视频数据的获取与处理，以及如何保证数据集在压缩算法评估中的有效性与公平性。具体挑战包括：1) 高动态范围视频数据本身具有极高的数据量与复杂度，对存储与处理能力提出了较高要求；2) 需要平衡数据集的规模与代表性，确保能够全面覆盖高动态范围视频压缩的相关问题；3) 构建过程中还需考虑数据集的版权问题，确保数据集的合法合规使用。

常用场景

经典使用场景

在当前计算机视觉研究前沿，HDRVD2K, JVET, HDM数据集的构建旨在推进高动态范围视频压缩技术的进展。其经典使用场景主要集中于为相关算法提供大量高质量、高分辨率的HDR视频数据，用于训练和评估图像压缩算法的性能，特别是在处理高动态范围图像的比特深度可扩展压缩方面。

解决学术问题

该数据集解决了高动态范围视频在压缩过程中面临的诸多学术研究问题，如压缩效率、保真度以及计算复杂性等挑战。通过提供大规模的标注数据，它为研究者和工程师提供了一个统一的平台，以评估和比较不同压缩算法的性能，从而推动了相关领域的学术讨论和技术进步。

衍生相关工作

基于该数据集，涌现了诸多相关的经典工作，如学习比特深度可扩展压缩算法（LBSVC）等。这些研究进一步拓展了HDR视频压缩技术的边界，为高动态范围视频内容的制作、分发和消费提供了新的视角和方法论。