DUTLF-MV

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所属分类：综合数据标签：（无）

来源： Moonapi

更新时间： 2024-05-09 最新数据时间：自动更新

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数据集介绍 DUTLF-MV 是 DUTLF 的一部分，由 1580 个真实场景组成。该数据集的每个场景都由全焦点图像、多视图图像和相应的地面实况组成。 Accepted paper in IJCAI2019, 'Deep Light-Field-Driven Saliency Detection from A Single View', Yongri Piao, Zhengkun Rong, Light field data

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DUTLF-MV简介

数据集介绍

DUTLF-MV 是 DUTLF 的一部分，由 1580 个真实场景组成。
该数据集的每个场景都由全焦点图像、多视图图像和相应的地面实况组成。

Accepted paper in IJCAI2019, 'Deep Light-Field-Driven Saliency Detection from A Single View', Yongri Piao, Zhengkun Rong, Miao Zhang, Xiao Li and Huchuan Lu.

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Light field data

五个具有代表性的数据集在现有的光场显著目标检测方法中得到了广泛的应用，正如我们现在所述。LFSD[140]由100个不同场景的光场组成，空间分辨率为360×360，使用Lytro光场相机拍摄。该数据集包含60个室内场景和40个室外场景，大多数场景只包含一个突出的对象。三个人被要求手动分割每个图像中的突出区域，当所有三个分割结果重叠超过90%时，确定地面真相发生。
HFUT[145]由使用Lytro相机拍摄的255个光场组成。大多数场景包含在不同位置和尺度上的多个对象，具有复杂的背景杂波。(https://github.com/铅笔张/HFUT-激光数据集)
DUTLF-FS[151]包括1465个样本，1000个用作训练集，465个用于测试集。每幅图像的分辨率为600×400。该数据集包含了几个挑战，包括突出物体和杂乱的背景之间的低对比度，多个断开的突出物体，以及黑暗和明亮的照明条件。(https://github.com/OIPLab-DUT/ICCV2019数据场显著性)
DUTLF-MV[152]包括1580个样本，1100个用于训练，其余用于测试。图像由LytroIllum相机拍摄，每个光场由多视图图像和相应的地面真相组成。(https://github.com/OIPLab-DUT/IJCAI2019-Deep-Light-Field-Driven-Saliency-Detectionfrom-A-Single-View)LytroIllum
LytroIllum[156]由640个光场和相应的每像素地面真实显著性图组成。它包括几个具有挑战性的因素，例如，不一致的光照条件，以及在类似或杂乱的背景中存在的小的突出物体。