我想找图像融合的banchmark

以下是一些常见的图像融合基准测试数据集：

1. MSRC: Microsoft Research Cambridge Dataset
2. MEF: Multi-Exposure Fusion Dataset
3. LDR-HDR: Low Dynamic Range to High Dynamic Range Dataset
4. Multi-focus: Multi-focus Image Fusion Dataset
5. NIR-Visible: Near-Infrared and Visible Light Image Fusion Dataset

此外，还有一些公开的图像融合比赛，例如：

1. NTIRE 2020 Challenge on Real-World Image Super-Resolution and Denoising
2. NTIRE 2021 Challenge on Real-World Image Super-Resolution and Denoising
3. IROS 2020: Multimodal Aerial Robots Perception Challenge

这些比赛提供了具有挑战性的数据集和评估指标，可以帮助研究人员评估他们的算法性能。

相关问题

我想找图像融合的banchmark代码

以下是一些图像融合的benchmark代码：

1. COCO-Stuff 10k dataset: 这个数据集包含了10,000个图像，其中包括了多个场景和对象。这个数据集的目的是为了评估图像分割、场景分类、语义分割等算法的性能，其中也包括了图像融合的评估。

2. Multi-PIE dataset: 这个数据集是用于人脸识别和表情识别的，其中包含了多个摄像头拍摄的人脸图像。这个数据集也可以用于评估图像融合算法的性能。

3. Middlebury dataset: 这个数据集包含了许多用于计算机视觉的基准测试，其中也包括了图像融合的评估。

4. BSDS500 dataset: 这个数据集包含了500个图像，其中包括了许多不同的场景和对象。这个数据集的目的是为了评估图像分割、图像超分辨率、图像恢复、图像压缩等算法的性能，其中也包括了图像融合的评估。

5. Oxford dataset: 这个数据集包含了多个场景和对象的图像，其中也包括了图像融合的评估。

以上这些数据集都是用于评估图像融合算法的性能的benchmark代码。如果您需要更具体的代码，请参考相应数据集的官方网站或相关论文。