DCT Dataset qf_10,20,30,40

kaggle2022-12-24 更新2024-03-11 收录

图像压缩

DCT

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

no augmentation from ost dataset

未使用OST数据集（OST Dataset）进行数据增强

创建时间：

2022-12-24

KonJND-1k

图像压缩

成像质量评估

KonJND-1k数据集由北京大学视觉技术国家工程研究中心创建，主要用于评估压缩图像的用户满意度和机器满意度。该数据集包含1,008张原始图像和76,000张压缩图像，涵盖了不同压缩参数下的图像质量变化。数据集的创建过程涉及通过主观测试收集人类对图像质量的感知数据，并通过多种图像质量评估模型生成机器感知标签。该数据集主要应用于图像压缩优化和图像质量评估领域，旨在提高压缩图像的用户体验和机器分析性能

arXiv2024-12-23 更新3640

danjacobellis/imagenet_RDAE

图像压缩

深度学习

imagenet-RDAE数据集是基于ImageNet-1k数据集，通过Rate-Distortion Autoencoder（RDAE）压缩至7GB。RDAE是在Vimeo90k数据集上训练的，并提供了训练脚本的链接。该数据集用于图像压缩和解压缩，文件中包含了如何使用预训练模型进行编码和解码的示例代码，以及如何比较压缩图像与JPEG压缩图像的质量。

Hugging Face2023-08-29 更新560

LIVE

图像压缩

算法评估

该数据集名为LIVE1，主要用于评估图像压缩算法的性能，特别关注在不同JPEG质量因子下的PSNR和SSIM等评价指标。通过对不同JPEG质量因子下的数据集进行评估，结果显示，在应用了所提出的深度学习方法后，PSNR和SSIM指标有了显著的提升。该任务的目的是抑制图像压缩产生的伪影。

arXiv190

HySpecNet-11k

光谱图像处理

图像压缩

HySpecNet-11k是由柏林工业大学和柏林学习与数据基础研究所创建的大型高光谱数据集，包含11,483个非重叠图像块，每个图像块大小为128×128像素，覆盖224个光谱带，地表采样距离为30米。该数据集通过EnMAP卫星采集，经过辐射、几何和大气校正处理。HySpecNet-11k主要用于学习和评估基于学习的高光谱图像压缩方法，也可用于任何无监督学习任务。数据集的创建解决了现有数据集在训练

arXiv2023-06-02 更新3090

JPEG AIC-3

成像质量评估

图像压缩

JPEG AIC-3数据集是一个用于评估图像质量的大型众包数据集，包含由JPEG、JPEG 2000、AVIF、VVC Intra和JPEG XL等五种有损压缩技术压缩的图像，涵盖了从高质到几乎无损的质量范围。数据集通过一种新颖的双重刺激质量评估方法（IDSQS）收集，参与者可以通过切换按钮在参考图像和其压缩版本之间进行切换，并使用连续的0到100的尺度对压缩图像的质量进行评分。数据集的创建过程采

arXiv2025-08-13 更新480

DCT Dataset qf_10,20,30,40

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