Set5 数据集的数据卡片

数据集概述

Set5 是一个用于图像超分辨率任务的评估数据集，包含5个RGB图像。数据集中的5个图像分别是（“baby”，“bird”，“butterfly”，“head”，“woman”）。

使用pip进行安装：

pip install datasets super-image

使用 super-image 库评估模型：

from datasets import load_dataset
from super_image import EdsrModel
from super_image.data import EvalDataset, EvalMetrics

dataset = load_dataset('eugenesiow/Set5', 'bicubic_x2', split='validation')
eval_dataset = EvalDataset(dataset)
model = EdsrModel.from_pretrained('eugenesiow/edsr-base', scale=2)
EvalMetrics().evaluate(model, eval_dataset)

支持的任务和排行榜

该数据集通常用于图像超分辨率任务的评估。

非官方的 super-image 排行榜：

• Scale 2
• Scale 3
• Scale 4
• Scale 8

语言

不适用。

数据集结构

数据实例

bicubic_x2的验证示例如下。

{
    "hr": "/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/Set5_HR/baby.png",
    "lr": "/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/Set5_LR_x2/baby.png"
}

数据字段

所有拆分的数据字段相同。

• hr：高分辨率（HR）.png图像的路径字符串。
• lr：低分辨率（LR）.png图像的路径字符串。

数据拆分

数据集创建

策划理由

[需要更多信息]

源数据

[需要更多信息]

[需要更多信息]

注释

没有注释。

没有标注者。

个人和敏感信息

[需要更多信息]

使用数据的注意事项

数据的社会影响

[需要更多信息]

偏见讨论

[需要更多信息]

其他已知限制

[需要更多信息]

附加信息

数据集策划者

• 原作者： Bevilacqua et al.

许可信息

仅限学术用途。

引用信息

@article{bevilacqua2012low,
  title={Low-complexity single-image super-resolution based on nonnegative neighbor embedding},
  author={Bevilacqua, Marco and Roumy, Aline and Guillemot, Christine and Alberi-Morel, Marie Line},
  year={2012},
  publisher={BMVA press}
}

贡献

感谢 @eugenesiow 添加了这个数据集。