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❤️專欄：AI 領域資料資源整理❤️ 之【有效拒絕假資料】
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基礎資訊
- 論文《 Towards Photo-Realistic Visible Watermark Removal with Conditional Generative Adversarial Networks 》中提出基于 U-net + CGAN 模型使用大規模水印資料集進行去水印操作；
- 論文連結
資料集介紹
LVW資料集由6萬張帶水印圖像組成，包含了80種來自于公司、組織和個人的水印，包括了中文、英文和logo等不同樣式，每種水印對應750張圖像。為了保證圖像資料的一般性和可用性，公開的PASCAL VOC 2012資料集的圖像被作為原始的無水印圖像，然後将上述80種水印以随機的大小、位置和透明度打在原始圖像上，同時記錄下水印的位置資訊。
資料集劃分
為了适應現實場景中需要機器自動處理從未見過的水印和圖像的需求，需要確定訓練集中的水印和圖像都不會出現在測試集中，這樣可以很好地模拟現實生活中的使用場景。具體地，在80種水印中，64種水印被作為訓練水印，剩餘的16種水印被作為測試水印。同時，訓練集圖像從PASCAL VOC 2012資料集的訓練和驗證圖像中挑選，而測試集圖像從PASCAL VOC 2012資料集的測試圖像中挑選。
資料集樣本
該資料集用于學術，論文引用如下
****** Citation ******
Please cite the following papers if you use this LVW dataset in your research:
[1] Danni Cheng, Xiang Li, Wei-Hong Li, Chan Lu, FakeLi, Hua Zhao and Wei-Shi Zheng. "Large-Scale Visible Watermark Detection and Removal with Deep Convolutional Networks", Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV) , 2018.
[2] Xiang Li, Chan Lu, Danni Cheng, Wei-Hong Li, Mei Cao, Bo Liu, Jiechao Ma and Wei-Shi Zheng. "Towards Photo-Realistic Visible Watermark Removal with Conditional Generative Adversarial Networks", International Conference on Image and Graphics (ICIG), 2019. 備注（論文中資料集制作說明）
資料集擷取途徑如下
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