2024年4月18日发(作者：)
超分重建常用数据集
超分重建是一种图像处理技术，旨在将低分辨率图像转换为高分辨
率图像。这种技术在许多领域中都有应用，例如医学图像处理、视
频增强和计算机视觉等。为了评估超分重建算法的性能，研究人员
通常使用一些常用的数据集。本文将介绍一些常用的超分重建数据
集。
1. Set5
Set5是一个常用的超分重建数据集，由5张标准测试图像组成。这
些图像包括“baby”、“bird”、“woman”、“butterfly”和
“head”。这些图像的分辨率为512x512，是一些常见的自然图像。
Set5数据集被广泛用于评估超分重建算法的性能，因为它具有代表
性和多样性。
2. Set14
Set14是另一个常用的超分重建数据集，由14张标准测试图像组成。
这些图像包括一些自然图像、人造图像和文本图像。这些图像的分
辨率为512x512或1024x768，是一些常见的图像类型。Set14数
据集也被广泛用于评估超分重建算法的性能。
3. BSDS100
BSDS100是一个包含100张自然图像的数据集，用于评估图像分
割和超分重建算法的性能。这些图像的分辨率为481x321或
321x481，是一些常见的自然图像。BSDS100数据集是一个具有挑
战性的数据集，因为它包含各种不同的图像类型和场景。
4. Urban100
Urban100是一个包含100张城市景观图像的数据集，用于评估超
分重建算法的性能。这些图像的分辨率为1000x600或900x600，
是一些常见的城市景观图像。Urban100数据集是一个具有挑战性
的数据集，因为它包含各种不同的城市景观和复杂的纹理。
5. DIV2K
DIV2K是一个包含2000张高分辨率图像的数据集，用于评估超分
重建算法的性能。这些图像的分辨率为2K或4K，是一些非常高分
辨率的图像。DIV2K数据集是一个具有挑战性的数据集，因为它包
含各种不同的图像类型和场景，并且具有非常高的分辨率。
6. Manga109
Manga109是一个包含109张漫画图像的数据集，用于评估超分重
建算法的性能。这些图像的分辨率为1200x1697或1200x848，是
一些常见的漫画图像。Manga109数据集是一个具有挑战性的数据
集，因为它包含各种不同的漫画类型和风格。
7. CelebA
CelebA是一个包含202599张名人图像的数据集，用于评估超分
重建算法的性能。这些图像的分辨率为178x218或178x218，是
一些常见的名人图像。CelebA数据集是一个具有挑战性的数据集，
因为它包含各种不同的名人类型和风格。
总结
超分重建是一种重要的图像处理技术，可以将低分辨率图像转换为
高分辨率图像。为了评估超分重建算法的性能，研究人员通常使用
一些常用的数据集，例如Set5、Set14、BSDS100、Urban100、
DIV2K、Manga109和CelebA。这些数据集具有不同的特点和挑
战性，可以帮助研究人员评估超分重建算法的性能并改进算法的设
计。
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