編輯丨極市平臺

D-HAZY

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D-HAZY，建立在Middelbury 和NYU深度數(shù)據(jù)集上，這些數(shù)據(jù)集提供各種場景的圖像及其相應(yīng)的深度圖。包含1400多對圖像的數(shù)據(jù)集，其中包括同一場景的地面真實(shí)參考圖像和模糊圖像。

RESIDE

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RESIDE數(shù)據(jù)集包括合成和真實(shí)世界的模糊圖像，稱為REalistic Single Image Dehazing，RESIDE突出顯示了各種數(shù)據(jù)源和圖像內(nèi)容，并分為五個子集，每個子集用于不同的訓(xùn)練或評估目的。提供了各種各樣的去霧算法評估標(biāo)準(zhǔn)，從完整參考度量，無參考度量，到主觀評估和任務(wù)驅(qū)動評估。

Middlebury Stereo雙目立體匹配測試數(shù)據(jù)集

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這24個數(shù)據(jù)集是由潘廣漢、孫天生、托比·威德和丹尼爾·沙爾斯坦在2019-2021期間創(chuàng)建的。數(shù)據(jù)集包括11個場景，在許多不同的照明條件和曝光（包括移動設(shè)備的閃光燈和“手電筒”照明）下，從1-3個不同的觀看方向成像。

NH-HAZE

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這是一個非均勻的真實(shí)數(shù)據(jù)集，具有成對的真實(shí)霧度和相應(yīng)的無霧度圖像。這是第一個非齊次圖像去模糊數(shù)據(jù)集，包含55個室外場景。在場景中引入了非均勻霧，使用專業(yè)霧發(fā)生器模擬霧場景的真實(shí)條件。

DENSE-HAZE

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單圖像去疊是一個不適定問題，最近引起了重要關(guān)注。盡管在過去幾年中，人們對去霧的興趣顯著增加，但由于缺乏真實(shí)的霧度和相應(yīng)的無霧度參考圖像對，去霧方法的驗證在很大程度上仍然不令人滿意。為了解決這一局限性，我們引入了一種新的去霧數(shù)據(jù)集稠密霧?！禗ENSE-HAZE》以濃密均勻的朦朧場景為特征，包含33對真實(shí)的朦朧圖像和各種室外場景的相應(yīng)無霾圖像。通過引入由專業(yè)霧霾機(jī)器生成的真實(shí)霧霾來記錄霧霾場景。朦朧和無朦朧的對應(yīng)場景包含在相同照明參數(shù)下捕獲的相同視覺內(nèi)容。

REVIDE視頻去霧數(shù)據(jù)集

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現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)去霧方法多采用單幀去霧數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和評測，從而使得去霧網(wǎng)絡(luò)只能利用當(dāng)前有霧圖像的信息恢復(fù)清晰圖像。另外一方面，理想中的視頻去霧算法卻可以使用相鄰的有霧幀來獲取更多的時空冗余信息，從而得到更好的去霧效果，但由于視頻去霧數(shù)據(jù)集的缺失，視頻去霧算法鮮有研究。為了實(shí)現(xiàn)視頻去霧算法的監(jiān)督訓(xùn)練，我們首次提出了一組真實(shí)的視頻去霧數(shù)據(jù)集（REVIDE）。使用精心設(shè)計的視頻采集系統(tǒng)，成功地在同一場景進(jìn)行兩次采集，從而同時記錄下真實(shí)世界中成對且完美對齊的有霧和無霧視頻。

視覺AI工程項目實(shí)訓(xùn)周

口罩識別、亂堆物料、非機(jī)動車雨篷檢測、井蓋識別、街道垃圾識別、拉橫幅識別、寫字樓消防門堵塞、電梯間電動車識別等10+目標(biāo)檢測和圖像分割方向?qū)嵱?xùn)項目任你挑戰(zhàn)！
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實(shí)訓(xùn)周時間：9月24日-10月12日

培訓(xùn)對象：有一定編程和算法基礎(chǔ)的學(xué)生、在職人士

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實(shí)訓(xùn)形式：線上直播+社群全程實(shí)戰(zhàn)技術(shù)指導(dǎo)

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?? 基于YOLO的目標(biāo)檢測項目實(shí)操演示

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