모아둔 자료

Part E — 모듈 심화 §19

데이터셋이 핸드북 전체의 벤치마크를 한 장에 — 어디서 학습하고 무엇으로 평가하나

각 챕터의 벤치마크를 한곳에 모은 지도다. 데이터셋은 분야를 정의한다 — 무엇을 학습·평가 대상으로 삼느냐가 곧 그 분야의 “현실”이다. 수치를 옮길 땐 항상 데이터셋·분할·프로토콜을 함께 적어라(→ §15).

19.1 색 사슬 — WB·디모자이크·색

색을 다루는 데이터

데이터셋과제특징
Gehler-Shi (ColorChecker)화이트밸런스고전 단일광원, GT 버전 주의§5
NUS 8-camera · Cube+WB · cross-sensor카메라 일반화§5
LSMI다중/혼합 광원 WB픽셀별 illumination map§5
Kodak · McMaster디모자이크McMaster=고주파 난도↑§6
MIT-Adobe FiveK · PPR10K색 렌더링·향상전문가 보정·인물§11
⚠️ ColorChecker GT 버전

Gehler-Shi는 GT가 여러 버전 유통돼 순위가 뒤집힌다 — recommended(2018) GT만 쓰고 옛 GT와 섞지 말 것(→ §5). 컬러체커 기반 색 평가(§11) 전반에 해당하는 함정.

19.2 복원 — 디노이즈·디블러·SR·HDR

손상과 정답의 쌍

데이터셋과제특징
SIDD · DND실잡음 디노이즈스마트폰/DSLR 실잡음 표준§7
Set12 · BSD68 · Kodak합성 AWGN 디노이즈고전 비교(σ 지정)§7
GoPro · HIDE모션 디블러합성(고속 프레임 평균)§8
RealBlur · RSBlur · DPDD실/디포커스 디블러실촬영 쌍·dual-pixel§8
DIV2K · Set5/14 · Urban100 · Manga109초해상학습(DIV2K)·고전 테스트셋§9
RealSR · DRealSR실세계 SR광학 줌 LR/HR 쌍§9
Kalantari · NTIRE-HDRHDR merge동적장면·모션 ghost§10
19.3 시스템·분광 — ISP·버스트·HSI

파이프라인과 스펙트럼

데이터셋과제특징
Zurich RAW-to-RGB학습형 ISP폰 RAW ↔ DSLR sRGB§4
SID (See-in-the-Dark)저조도 ISP극저조도 RAW§4·§7
MAI ISP모바일 효율 ISPon-device 평가§4
BurstSR버스트 SR실 RAW 버스트§12
ICVL · CAVE · NTIRE-spectral초분광·재구성스펙트럼 큐브·RGB→spectrum§14

같은 과제도 합성 vs 실세계 데이터셋의 도메인 갭이 크다(GoPro↔RealBlur, bicubic-SR↔RealSR, 합성잡음↔SIDD). 모델 비교는 같은 데이터셋·분할에서만 유효하다. 빠르게 갱신되는 리더보드는 §21에서 추적 영역으로 정리.

이웃 모듈로

부록의 나머지

개인 학습 자료 · ISP & Computational Photography · §19 데이터셋