Der Datensatz Set5, Set14 ist ein hochauflösend und wenig komplexer Datensatz mit Einzelbildern, der auf einer nicht-negativen Nachbarschaftseinbettung basiert. Der Trainingssatz wird für die Superauflösungsrekonstruktion einzelner Bilder verwendet, d. h., er rekonstruiert ein hochauflösendes Bild auf der Grundlage eines niedrig aufgelösten Bildes, um detailliertere Informationen zu erhalten. Diese Technologie wird häufig in den Bereichen Computervision und -grafik, medizinische Bildgebung, Sicherheitsüberwachung und anderen Bereichen eingesetzt. Dieser Datensatz wurde 2012 von der Universität Belémi-Pérez und den Bell Labs in Frankreich veröffentlicht. Das zugehörige Dokument trägt den Titel „Low-Complexity Single-Image Super-Resolution based on Nonnegative Neighbor Embedding“.

Zitat

Falls Sie den Code und den Datensatz für Ihre Forschung nützlich finden, erwägen Sie bitte, diese zu zitieren: @inproceedings{Huang-CVPR-2015, title={Einzelbild-Superauflösung aus transformierten Selbstbeispielen}, Autor = {Huang, Jia-Bin und Singh, Abhishek und Ahuja, Narendra}, Buchtitel = {Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, Seiten={5197–5206}, Jahr = {2015} }