LoLI-Street هي مجموعة بيانات تركز على تحسين الصور في الإضاءة المنخفضة (LLIE) تم إصدارها بشكل مشترك من قبل فرق بحثية من جامعة Sungkyunkwan والجامعة الوطنية الأسترالية وجامعة التكنولوجيا في كوريا.LoLI-Street: تقييم أداء تحسين الصور في ظروف الإضاءة المنخفضة وما بعد ذلكوقد تم قبولها من قِبل ACCV'24. تتكون مجموعة البيانات هذه من 33 ألف زوج من الصور ذات الإضاءة الخافتة وذات التعريض الجيد من مشاهد شوارع حضرية مُطوّرة، تغطي 19 ألف فئة من الأجسام للكشف عنها. تتضمن مجموعة بيانات LoLI-Street أيضًا ألف صورة اختبار حقيقية في الإضاءة الخافتة لاختبار نموذج LLIE في ظروف واقعية. وهي ضرورية للعديد من مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك الكشف عن الأجسام، والتتبع، والتجزئة، وفهم المشهد.

تم إنشاء مجموعة البيانات هذه لمعالجة المشكلة المتمثلة في أن أساليب LLIE الحالية تعمل بشكل ضعيف في ظروف الإضاءة المنخفضة في العالم الحقيقي، وخاصة في مجال مشهد الشارع، مما يحد من تطوير أساليب LLIE القوية. تساعد مجموعة بيانات LoLI-Street الباحثين والمطورين على تدريب نماذجهم واختبارها من خلال توفير صور تم التقاطها في مجموعة متنوعة من ظروف الإضاءة المنخفضة لتحسين جودة الصورة واكتشاف الكائنات في التطبيقات الواقعية مثل القيادة الذاتية وأنظمة المراقبة.