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title: KADID-10k-database
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/iic/KADID-10k-database"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/iic/KADID-10k-database.md"
repository: iic/KADID-10k-database
chinese_name: "图像质量评估KADID-10k数据集"
last_updated: 2023-02-02
license: "Apache License 2.0"
storage_size: "427 KB"
domain:
  - image
tasks:
  - image-quality-assessment
resolutions:
  - "512 x 384"
size_scale:
  - 10k-1m
downloads: 2900
stars: 4
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# KADID-10k-database

> KADID-10k-database - iic 在 ModelScope 开源的数据集。数据集描述 KADID-10k是人工降质图像质量评估数据库。

iic/KADID-10k-database 是 ModelScope 魔搭社区上的image-quality-assessment数据集，涉及 image 领域，存储大小 427 KB，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: iic/KADID-10k-database
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: image-quality-assessment
- **Domain**: image
- **Storage size**: 427 KB
- **Downloads**: 2900
- **Stars**: 4
- **Last updated**: 2023-02-02

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/iic/KADID-10k-database

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## 数据集描述
KADID-10k是人工降质图像质量评估数据库。

### 数据集简介
KADID-10k是人工降质图像质量评估数据库。包含81张原始图像，每张图像在5个级别中经过25次失真退化。

### 数据集支持的任务
- 图像质量评估
- 图像损伤评估


## 数据集的格式和结构

### 数据格式
数据集包括81组图像，每组图像包括原图及25种不同类型的模拟损伤。

标注文件 `dmos.csv` 包含了对应图片与原图之间的dmos分，以及各标注结果的方差信息。

标注文件 `val.csv` 包含了各图像模糊、压缩、噪声的模拟损伤程度，可用于评估图像画质损伤。

### 数据集加载方式
```python
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode

ms_val_dataset = MsDataset.load(
            'KADID-10k-database', namespace='damo', subset_name='default', split='validation',
            download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS) # 加载验证集
print(next(iter(ms_val_dataset)))
```


## 数据集生成的相关信息

### 原始数据
KADID-10k数据集由[Konstanz大学](http://database.mmsp-kn.de/)提供，从[Pixabay.com](Pixabay.com)收集分辨率大于1500×1200的原始图像，被重新缩放到与TID2013 (512×384)相同的分辨率，同时保持像素纵横比，若需要即进行裁剪。最后，手动选择81张高质量的图像作为KADID-10k的原始图像，每张原始图像进行5种程度的25种失真退化。


### 数据集标注


#### 标注过程
对于图像感知质量评估，对于每一张图片，收集20个以上独立的投票来标注失真退化图像质量。
对于图像画质损伤分析，采用各类退化的退化程度作为标注。



## 数据集版权信息

KADID-10k数据集由Konstanz大学提供，从[Pixabay.com](Pixabay.com)收集。
Pixabay.com是一个分享照片和视频的国际网站。这些图片是在Pixabay License下发布的，因此可以自由编辑和重新分发。

## 引用方式

```bash
@inproceedings{lin2019kadid,
  title={KADID-10k: A large-scale artificially distorted IQA database},
  author={Lin, Hanhe and Hosu, Vlad and Saupe, Dietmar},
  booktitle={2019 Eleventh International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX)},
  pages={1--3},
  year={2019},
  organization={IEEE}
}
```

### Clone with HTTP
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/damo/KADID-10k-database.git
```