WeatherBenchは、大連理工大学が南京科技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。現実世界の悪天候下での画像復元タスク向けに設計されています。関連論文は「WeatherBench：オールインワン悪天候画像復元のための実世界ベンチマークデータセット」と題されています。このデータセットは、雨除去、雪除去、霧除去といったオールインワン画像復元モデルのための、統一された現実的かつ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を目的としています。

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