东京大学 发布 RAW-Bench 数据集, 应用在 计算机视觉、性能评估 领域

东京大学 本次发布的数据集 RAW-Bench, RAW-Bench是一个综合性的基准数据集，由东京大学的研究团队创建，旨在评估当前基于RAW的视觉框架在各种退化情况下的性能。该数据集包括17种影响RAW视觉性能的常见退化类型，涵盖了光照退化、天气效应、模糊、相机成像退化以及相机颜色响应的变化。这些退化类型的设计考虑了真实世界中的多种场景，以全面评估模型在领域内和领域外的性能表现。

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