这篇论文介绍了GTA-HDR,一个大规模合成数据集,用于从GTA-V视频游戏中采样逼真的HDR图像。由于捕获真实世界场景的HDR内容费时费力,因此从低动态范围(LDR)图像重建出视觉上准确的HDR图像成为视觉研究界关注的挑战性任务之一。本文通过对所提出数据集的全面评估,展示了在HDR图像重建方面的显著定性和定量改进。此外,还展示...
除了图像之外,DiffusionDB数据集还包含用于生成每个图像的文本提示。 作者通过爬行 Stable Diffusion 的 Discord 服务器并提取包括提示在内的图像来创建数据收集。 原文链接:稳定扩散合成数据集 - BimAnt
为了填补这一空白,研究人员提出了GTA-HDR数据集,这是一个从GTA-V视频游戏中采样的逼真HDR图像的合成数据集。通过对GTA-HDR数据集进行全面评估,研究人员展示了该数据集在提高HDR图像重建质量方面的重要优势,并指出该数据集填补了其他公开数据集所没有涵盖的空白,有助于提高HDR图像重建的泛化能力。该论文的主要贡献包括...
synthetic_helper=SyntheticDataHelper()synthetic_helper.set_output_image_folder(output_folder)synthetic_helper.set_output_image_size(image_width,image_height)# 创建物流仓库场景create_logistics_warehouse_scene()# 循环生成图像数据集foriinrange(num_images):# 渲染场景并获取图像 image=synthetic_helper.render...
该数据集包括 556 条飞行线路的 1,695 个数据文件,采用 ENVI 二进制图像格式(以 *.tar.gz 格式压缩),以及六个压缩配套文件,其中包含:1)每条飞行线路的 RGB 合成图像;2)形状文件,提供了 2017、2018 和 2019 年飞行中每条飞行线路所捕获图像的边界。
我想谈论的最后一个通用目标检测数据集是目前最大的可用数据集:谷歌的Open Images Dataset。到目前为止,他们到了Open Images V6,它有大约190万张图片和1600万个边界框600个目标类。这相当于每幅图像有8.4个边界框,所以场景相当复杂,物体的数量也更加均匀分布: ...
Meta使用虚幻引擎来创建逼真的交互环境,从中他们可以轻松地对给定规格的图像进行采样。 下图说明了Meta如何使用虚幻引擎和示例图像来生成PUG数据集。 合成图像数据集为设计和评估深度神经网络提供了非常多的优势。 合成数据集能根据需要渲染尽可能多的数据样本,还可以精确控制每个场景并产生细粒度的标注数据标签,精确控制训...
首先, 针对缺乏藏汉双语场景图像数据集的问题, 提出基于轮廓检测和泊松图像编辑的 合成方法, 采用人工标注和自动化合成方式生成了具有相当规模的藏汉双语场景图像数据集 BiTCSD, 其中包含合 成图像 87 680 幅,人工标注图像 5 550 幅; 其次, 验证了使用合成数据集训练模型的有效性; 最后, 在不同数据集上 训练...
【摘要】为满足大量藏汉双语场景图像中的文字检测和识别的需求,合成数据集并训练深度学习模型,提出场景图像藏汉双语文本检测方法.首先,针对缺乏藏汉双语场景图像数据集的问题,提出基于轮廓检测和泊松图像编辑的合成方法,采用人工标注和自动化合成方式生成了具有相当规模的藏汉双语场景图像数据集BiTCSD,其中包含合成图像87680...