WeatherBench ist ein Datensatz, der 2025 von der Technischen Universität Dalian in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Nanjing und der Maritimen Universität Dalian veröffentlicht wurde. Er wurde für die Bildrestaurierung unter realen, widrigen Wetterbedingungen entwickelt. Die zugehörige Publikation trägt den Titel „WeatherBench: Ein praxisnaher Benchmark-Datensatz für die umfassende Bildrestaurierung bei widrigen Wetterbedingungen“. Ziel ist es, einen einheitlichen, realistischen und umfangreichen Trainings- und Evaluierungs-Benchmark für umfassende Bildrestaurierungsmodelle wie Regen-, Schnee- und Nebelentfernung bereitzustellen.

Dieser Datensatz enthält 50.000 Paare von Bildern mit Bildstörungen durch Unwetter und den dazugehörigen Bildern in klarer Qualität. Nach der Qualitätsprüfung wurden 42.002 hochwertige Bildpaare beibehalten, von denen 41.402 Paare für das Training und 600 Paare für das Testen verwendet wurden. Alle Bilder wurden einheitlich auf eine Auflösung von 512 × 512 Pixel zugeschnitten, um das Modelltraining und einen fairen Vergleich zu ermöglichen.

Datenzusammensetzung:

• Beispielformat: Gepaarte Daten von streng ausgerichteten, degradierten Bildern (LQ) und scharfen Referenzbildern (GT)
• Arten der Wetterbeeinträchtigung: Regen, Schnee und Dunst.
• Lichtverhältnisse: Szenen bei Tag und bei Nacht