我想找图像融合的banchmark代码
时间: 2024-05-25 19:17:50 浏览: 174
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。
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