深度学习常用开源数据集介绍【持续更新】

DIV2K

1. 介绍：DIV2K是一个专为图像超分辨率（SR）任务设计的高质量数据集，广泛应用于计算机视觉领域的研究和开发。它包含800张高分辨率（HR）训练图像和100张高分辨率验证图像，每张图像都具有极高的清晰度，非常适合用于训练和评估超分辨率算法。通过DIV2K数据集，研究人员可以生成相应的低分辨率（LR）图像，从而进行模型的训练和验证，推动图像超分辨率技术的发展。此外，DIV2K数据集包含1000张具有不同退化类型的低分辨率图像，分为训练数据、验证数据和测试数据。训练数据包括800张低分辨率图像，并为降级因素提供高分辨率和低分辨率图像；验证数据包括100张高清高分辨率图片，用于生成低分辨率的图像；测试数据包括100张多样化的图像，用来生成低分辨率的图像。
2. 下载地址：https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
3. 数据集结构形式：

DIV2K/ -- DIV2K dataset DIV2K/DIV2K_train_HR/ -- 0001.png, 0002.png,..., 0800.png train HR images