什么是SICE数据集
SICE数据集（Single Image Contrast Enhancement）是一个专门用于单张图像对比度增强的数据集。该数据集包含多个部分，其中Part1和Part2是主要的部分。具体来说，SICE数据集包括低照度图像序列（Lowlight_img）及其对应的正常图像（Lowlight_img_label），这些图像经过精心选择，涵盖了多种场景和高分辨率的多曝光序列。
在一些研究中，SICE数据集被用于训练和测试深度学习模型以提升图像的对比度和可见度。例如，有研究使用了SICE数据集的一部分作为训练集，并排除了极端曝光不足或过度曝光的图像，因为这些图像可能会干扰训练过程。此外，还有研究提出了SICE_Grad和SICE_Mix等变体数据集，以更好地表示复杂的混合曝光场景。
总结来说，SICE数据集是一个大规模、多场景、高分辨率的多曝光图像数据集，广泛应用于低照度图像增强领域，通过深度学习方法来提高图像的对比度和细节恢复效果。
