QST

displayName: QST (Quick Sky Time)
labelTypes: []
license:
- Unknown
mediaTypes:
- Video
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2008.04776v1.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://github.com/zhangzjn/DTVNet
publisher:
- Zhejiang University
- Huzhou University
tags:
- Video clip
taskTypes:
- Image Generation
- Video Prediction
- Video Super Resolution
- Colorization
- Image Super Resolution
- Image Inpainting
- Video Inpainting
- Video Generation
- Texture Synthesis

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# 数据集介绍
## 简介
QST包含从YouTube收集的216延时4k视频中切出的1,167视频片段，可用于多种任务，例如 (高分辨率) 视频生成，(高分辨率) 视频预测，(高分辨率) 图像生成，纹理生成，图像修复、图像/视频超分辨率、图像/视频着色、图像/视频动画等。每个短片包含多个帧 (从最小58帧到最大1,200帧，总共285,446帧)，每个帧的分辨率超过1,024x1,024。具体地，QST由训练集 (包含1000个剪辑，总共244,930个帧) 、验证集 (包含100个剪辑，总共23,200个帧) 和测试集 (包含67个剪辑，总共17,316个帧) 组成。
## 引文
```
@inproceedings{zhang2020dtvnet,
title={Dtvnet: Dynamic time-lapse video generation via single still image},
author={Zhang, Jiangning and Xu, Chao and Liu, Liang and Wang, Mengmeng and Wu, Xia and Liu, Yong and Jiang, Yunliang},
booktitle={European Conference on Computer Vision},
pages={300--315},
year={2020},
organization={Springer}
}
```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

displayName: QST（Quick Sky Time，快速天空时序数据集）
labelTypes: 无
license: 未知
mediaTypes: 视频
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2008.04776v1.pdf
publishDate: 2020年
publishUrl: https://github.com/zhangzjn/DTVNet
publisher: 浙江大学、湖州大学
tags: 视频片段
taskTypes: 图像生成（Image Generation）、视频预测（Video Prediction）、视频超分辨率（Video Super Resolution）、图像着色（Colorization）、图像超分辨率（Image Super Resolution）、图像修复（Image Inpainting）、视频修复（Video Inpainting）、视频生成（Video Generation）、纹理合成（Texture Synthesis）

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# 数据集介绍
## 简介
QST数据集包含从YouTube平台采集的216段延时4K视频中裁切得到的1167个视频片段，可适配多类计算机视觉任务，包括（高分辨率）视频生成、（高分辨率）视频预测、（高分辨率）图像生成、纹理合成、图像修复、图像/视频超分辨率、图像/视频着色以及图像/视频动画生成等。每个视频片段包含多帧图像，帧数范围为58至1200帧，总帧数达285446帧，单帧分辨率均超过1024×1024。具体而言，该数据集被划分为训练集（含1000个视频片段，总计244930帧）、验证集（含100个视频片段，总计23200帧）以及测试集（含67个视频片段，总计17316帧）。
## 引文

@inproceedings{zhang2020dtvnet,
title={DTVNet: 基于单幅静态图像的动态延时视频生成},
author={Zhang, Jiangning and Xu, Chao and Liu, Liang and Wang, Mengmeng and Wu, Xia and Liu, Yong and Jiang, Yunliang},
booktitle={European Conference on Computer Vision},
pages={300--315},
year={2020},
organization={Springer}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}