WeatherBenchは、大連理工大学が南京理工大学および大連海事大学と共同で2025年に公開したデータセットです。現実世界の厳しい気象条件下での画像復元タスク向けに設計されています。関連研究論文には以下が含まれます… WeatherBench: オールインワンの悪天候画像修復のための実世界ベンチマークデータセット目的は、雨、雪、霧を除去するためのオールインワン画像復元モデルのための、統一された現実的で大規模なトレーニングおよび評価ベンチマークを提供することです。

このデータセットには、悪天候による劣化画像とそれに対応する鮮明画像が50,000組含まれています。品質スクリーニングの結果、42,002組の高品質なペアサンプルが保持され、そのうち41,402組がトレーニングに、600組がテストに使用されました。モデルのトレーニングと公平な比較を容易にするため、すべての画像は512×512の解像度に均一にトリミングされています。

データ構成:

• サンプル形式: 厳密に位置合わせされた劣化画像 (LQ) と鮮明な参照画像 (GT) のペアデータ
• 天候劣化の種類: 雨、雪、霞。
• 照明条件: 昼間と夜間のシーン