LOL-v2数据集和VE-LOL数据集的区别

2023-11-07

LOL-v2数据集和VE-LOL数据集的区别

LOL-v2

LOL-v2数据集[64]包括两个不同的子集,即LOL-v2-real和LOL-v2-synthetic。LOL-v2-real子集是通过改变ISO和曝光时间在真实场景中捕获的,包括689对用于训练和测试的图像。在LOL-v2-synthetic子集中,通过分析低光照图像的照明分布,从RAW图像合成低光照图像。该子集包含1,000对低光照/正常图像,选择了900对用于训练和100对用于测试。

VE-LOL

VE-LOL [32]是一个用于低光照图像增强的大规模数据集,提供了2,500对低光照/正常光照的图像,场景更加多样化。与LOL不同,VE-LOL还在RAW图像级别考虑了噪声建模,并且使用了四种不同的相机捕获了噪声:索尼A7R、奥林巴斯E-M10、索尼RX100 IV和华为Nexus 6P。

为了公平比较,我们对这些方法使用已发布的代码,无需任何修改。由于 Zero-DCE(Guo et al., 2020) 和 EnlightenGAN(Jiang et al., 2021) 使用未配对的数据进行训练,我们使用他们发布的预训练模型进行比较。LOL 数据集 (Wei et al., 2018) 通过改变相机的曝光时间和 ISO 来捕获 500 对真实的低/正常光图像,其中包括 485 个训练图像和 15 个测试图像。VE-LOL(Liu et al., 2021) 包含两个子集:配对 VE-LOL-L 用于训练和评估LLIE 方法,并使用非配对 VE-LOLH 来评估LLIE 方法对人脸检测的影响。在这里,我们使用 VELOL-L。VE-LOL-L 中有 500 个真实场景图像,其中 400 个用于训练,100 个用于测试。

参考文献
Under review as a conference paper at ICLR 2023 RETINEXUTV: ROBUST RETINEX MODEL WITH UNFOLDING TOTAL VARIATION

LLDiffusion: Learning Degradation Representations in Diffusion Models for Low-Light Image Enhancement

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