WeatherBench는 다롄공업대학교가 난징과학기술대학교 및 다롄해사대학교와 협력하여 2025년에 공개한 데이터셋입니다. 실제 악천후 조건에서의 이미지 복원 작업을 위해 설계되었습니다. 관련 연구 논문으로는 다음과 같은 것들이 있습니다... WeatherBench: 악천후 영상 복원을 위한 올인원 실제 벤치마크 데이터셋목표는 비, 눈, 안개 제거와 같은 모든 기능을 통합한 이미지 복원 모델을 위한 통일되고 현실적이며 대규모의 훈련 및 평가 기준을 제공하는 것입니다. 이 데이터셋은 악천후로 인해 손상된 이미지와 그에 상응하는 선명한 이미지 쌍 5만 개를 포함합니다. 품질 검사를 거쳐 42,002개의 고품질 이미지 쌍을 선별했으며, 이 중 41,402쌍은 학습에, 600쌍은 테스트에 사용했습니다. 모든 이미지는 모델 학습과 공정한 비교를 위해 512 × 512 해상도로 균일하게 크롭했습니다. 데이터 구성:

• 샘플 형식: 엄격하게 정렬된 화질 저하 이미지(LQ)와 선명한 참조 이미지(GT)의 쌍으로 구성된 데이터
• 날씨 악화 유형: 비, 눈, 안개.
• 조명 조건: 주간 및 야간 장면

  

소환

@inproceedings{guan2025weatherbench, 제목={Weatherbench: 악천후 이미지 복원을 위한 올인원 실제 벤치마크 데이터셋}, 작성자={Guan, Qiyuan 및 Yang, Qianfeng 및 Chen, Xiang 및 Song, Tianyu 및 Jin, Guiyue 및 Jin, Jiyu} 책 제목={제33회 ACM 국제 멀티미디어 컨퍼런스 회의록}, 페이지={12607–12613}, 연도={2025} }