사용 데이터 셋: REDS/Vimeo90K dataset
데이터셋 링크:
1. REDS: https://seungjunnah.github.io/ Datasets/reds.html (open dataset)
2. Vimeo90K: http://toflow.csail.mit.edu/ (open dataset)
1.REDS
REDS (REalistic and Dynamic Scenes) 데이터셋은 비디오 초해상화 연구를 위한 benchmark dataset입니다.
이 데이터셋은 다양한 장면과 움직임을 포함하여 실제 환경에서의 비디오 초해상화 성능을 평가하는 데 유용합니다.
주요 특징
1)다양한 장면:
-실내, 실외, 도시, 자연 등 다양한 환경에서 촬영된 비디오를 포함하고 있습니다.
-다양한 시나리오에서 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
2)고해상도 및 저해상도 비디오 쌍:
-각 장면은 고해상도(HR)와 저해상도(LR) 비디오 쌍으로 제공됩니다.
-초해상화 모델의 학습과 평가할 수 있습니다.
3)프레임 수:
-각 비디오는 30프레임으로 구성되어 있습니다.
-시간적 일관성을 유지하면서 초해상화 성능을 평가할 수 있습니다.
4)다양한 움직임:
-빠른 움직임, 느린 움직임, 복잡한 배경 등 다양한 움직임을 포함합니다.
-실제 상황에서의 성능을 테스트할 수 있습니다.
5)데이터셋 구성
-훈련 데이터: 240개의 비디오 시퀀스로 구성되어 있으며, 각 시퀀스는 100프레임으로 이루어져 있습니다.
-검증 데이터: 30개의 비디오 시퀀스로 구성되어 있으며, 각 시퀀스는 100프레임으로 이루어져 있습니다.
-테스트 데이터: 30개의 비디오 시퀀스로 구성되어 있으며, 각 시퀀스는 100프레임으로 이루어져 있습니다.
6)활용 예시
-REDS 데이터셋은 주로 딥러닝 기반의 초해상화 모델을 훈련하고 평가하는 데 사용됩니다.
-Bicubic으로 전처리된 dataset을 딥러닝 네트워크의 입력으로 학습하여, 초해상화된 출력과 원본 고해상도 데이터와 비교하여 결과를 추출합니다.
2. Vimeo90K
Vimeo90K 데이터셋은 비디오 초해상화 및 기타 비디오 처리 작업을 위한 대규모 고품질 데이터셋입니다.
이 데이터셋은 다양한 장면과 움직임을 포함하여 실제 환경에서의 비디오 처리 성능을 평가할 수 있습니다.
주요 특징
1)다양한 장면:
-Vimeo90K 데이터셋은 실내, 실외, 도시, 자연 등 다양한 환경에서 촬영된 비디오를 포함하고 있습니다.
-다양한 시나리오에서 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
2)고해상도 및 저해상도 비디오 쌍:
-각 장면은 고해상도(HR)와 저해상도(LR) 비디오 쌍으로 제공됩니다.
-초해상화 모델의 학습과 평가할 수 있습니다.
3)프레임 수:
-각 비디오는 평균 100프레임으로 구성되어 있습니다.
-시간적 일관성을 유지하면서 초해상화 성능을 평가할 수 있습니다.
4)다양한 움직임:
-빠른 움직임, 느린 움직임, 복잡한 배경 등 다양한 움직임을 포함하여, 실제 상황에서의 성능을 테스트할 수 있습니다.
5)데이터셋 구성
-훈련 데이터: Vimeo90K 데이터셋은 64,612개의 비디오 클립으로 구성되어 있으며, 각 클립은 7개의 연속된 프레임을 포함합니다.
-검증 데이터: 7,824개의 비디오 클립으로 구성되어 있으며, 각 클립은 7개의 연속된 프레임을 포함합니다.
-테스트 데이터: 7,824개의 비디오 클립으로 구성되어 있으며, 각 클립은 7개의 연속된 프레임을 포함합니다
6)활용 예시
-Vimeo90K 데이터셋은 주로 딥러닝 기반의 초해상화 모델을 훈련하고 평가하는 데 사용됩니다.
-Bicubic으로 전처리된 dataset을 딥러닝 네트워크의 입력으로 학습하여, 초해상화된 출력과 원본 고해상도 데이터와 비교하여 결과를 추출합니다.
