2024 제 4회 Uni-DTHON 데이터톤

Dataset Info.

• Train data (모델 학습에 활용 가능) :
• 원본 1920X1080 해상도의 JPG 이미지 제공
• [다운로드 링크] https://aihub.or.kr/20241021.do
• train [폴더]
• noisy [폴더] : 훼손블러 - 밝은조도/어두운 조도 블러 JPG 이미지 (input)
• clean [폴더] : 훼손블러 - 밝은조도/어두운 조도 원본 JPG 이미지(target)
• val [폴더]
• noisy [폴더] : 훼손블러 - 밝은조도/어두운 조도 블러 JPG 이미지

• Test data (모델 학습에 활용 불가능) :
• Test data의 Input과 Ground-Truth는 원본 1920X1080 해상도의 JPG 이미지를 1080X1080 크기로 Center Crop한 후 Bicubic 보간법으로 224x224로 Resize되었음
• [데이터] 탭 - [다운로드]
• test [폴더]
• Input [폴더] : 훼손블러 - 밝은조도/어두운 조도 블러 JPG 이미지
• test.csv [파일]
• Input : 추론 이미지 경로
• sample_submission.zip [제출양식]
• 추론한 JPG 이미지들을 zip 형식으로 압축한 체출 양식

※ TEST 데이터의 JPG 이미지는 cv2 라이브러리의 95 품질로 생성되었습니다. (OpenCV Version 4.6.0)

※ 제공드리는 데이터를 엑셀로 열람하는 경우, 데이터가 비정상적으로 보이는 현상이 발생할 수 있으니 반드시 Pandas패키지와 같은 데이터툴을 이용하여 열람부탁드립니다.