什么是低光环境数据集
低光环境数据集是指专门为在低光照条件下拍摄的图像或视频设计的数据库。这类数据集通常包含在不同低光环境下拍摄的图像，用于训练机器学习和深度学习模型，以便它们能够在实际世界中识别和处理低光条件下的对象。以下是关于低光环境数据集的一些详细信息以及相关数据集介绍。
低光环境数据集的特点
低光环境数据集的特点主要包括：
- 低光照条件：数据集中的图像都是在低光环境下拍摄的，这可以是室内的弱灯光或者室外的昏暗环境。
- 图像质量：由于低光环境下的光线不足，这类图像通常具有较低的对比度和较暗的色彩，有时还会出现噪点。
- 多样性：一个好的低光环境数据集应该包含多种低光场景和光照条件，以便模型能够学习到各种环境下的特征。
- 标注信息：数据集中的图像通常需要有详细的标注信息，如对象的边界框、类别标签等，用于训练模型进行目标检测、分类等任务。
相关低光环境数据集
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ExDark数据集 ExDark数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片，包含图片训练集5891张，测试集1472张，12个类别。
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SICE数据集 SICE数据集使用三步法来消除数据集中图像对之间的错位。 该数据集仅由十种不同类型的低光图像(即低光，环境，对象，单个，弱，强，屏幕，窗口，阴影和暮光)组成，仅在可见光下使用图像和对象级别注释捕获。
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RAISE数据集 RAISE是一个具有挑战性的真实世界图像数据集，主要用于评估数字伪造检测算法。 它由8156张高分辨率RAW图像组成，未压缩并保证是相机原生的(即，从未接触或处理过)。
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DPED数据集 DPED数据集是一个大规模的多曝光图像数据集，包含多场景高分辨率图像序列。 文中采用MEF和HDR技术来重构参考图像，生成了1200×13=15600种融合结果。
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RELLISUR数据集 RELLISUR数据集包含真实的低光低分辨率图像，并与正常光的高分辨率参考图像配对。 该数据集包含12750张不同分辨率和低光照度的成对图像，便于学习基于深度学习的模型。
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Dark Face数据集 Dark Face数据集提供了6,000张在夜间拍摄的真实世界低光图像，所有这些都标有人脸的边界框，作为主要的训练和/或验证集。
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NightOwls dataset数据集 NightOwls dataset包含了27万9千帧，40个序列，由一个行业标准的相机在3个国家的夜间记录，包括不同的季节和天气条件。
结论
以上就是一些关于低光环境数据集的信息以及相关的数据集。这些数据集对于研究低光环境下的图像处理、目标检测、分类等任务具有重要意义。通过使用这些数据集，研究人员和工程师可以训练出能够在低光环境下有效工作的算法和模型，从而提高各种应用在实际生活中的实用性和效果。