Urban100 数据集卡片

数据集概述

Urban100 数据集包含100张城市场景的图像。它通常被用作评估超分辨率模型性能的测试集。该数据集最初由 Huang et al. (2015) 在论文"Single Image Super-Resolution From Transformed Self-Exemplars"中首次发布。

使用pip进行安装:

pip install datasets super-image

使用 super-image 库评估一个模型:

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

dataset = load_dataset('eugenesiow/Urban100', '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

该数据集通常用于评估图像超分辨率任务。

不官方的 super-image 排行榜：

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

语言

不适用。

数据集结构

数据示例

下面是 bicubic_x2 验证集的一个示例。

{
    "hr": "/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/Urban100_HR/img_001.png",
    "lr": "/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/Urban100_LR_x2/img_001.png"
}

数据字段

所有拆分的数据字段都是相同的。

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

数据拆分

数据集创建

策划原理

作者通过收集包含各种真实世界结构的100个高分辨率图像创建了Urban100数据集。

源数据

作者使用来自Flickr的图像构建了该数据集（使用CC许可），关键词包括urban、city、architecture和structure。

[需要更多信息]

注释

没有注释。

没有注释者。

个人和敏感信息

[需要更多信息]

使用数据的注意事项

数据集的社会影响

[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

• 原始作者: Huang et al. (2015)

授权信息

该数据集使用了Flikr的图像，采用CC（CC-BY-4.0）许可。

引用信息

@InProceedings{Huang_2015_CVPR,
  author = {Huang, Jia-Bin and Singh, Abhishek and Ahuja, Narendra},
  title = {Single Image Super-Resolution From Transformed Self-Exemplars},
  booktitle = {Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  month = {June},
  year = {2015}
}

贡献

感谢 @eugenesiow 添加了这个数据集。