Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
Search is not available for this dataset
image
imagewidth (px)
600
600
label
class label
2 classes
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
0GT
End of preview. Expand in Data Studio

LOL v2 Dataset

Overview

The LOL v2 dataset contains 689 training images and 100 testing images for low-light image enhancement tasks. This extended version of the original LOL dataset presents more challenging scenes, providing a robust benchmark for the development and evaluation of low-light enhancement algorithms.

The data was originally downloaded from the Google Drive folder and is maintained within the Awesome-Low-Light-Enhancement GitHub repository.

Citation

If you use this dataset in your research, please cite the following paper:

Wei Chen, Wenjing Wang, Wenhan Yang, and Jiaying Liu. LOL-v2: A new benchmark for low-light image enhancement. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021.

Data Details

  • Training Set: 689 images
  • Testing Set: 100 images

This dataset is designed to challenge and benchmark state-of-the-art low-light image enhancement techniques with a diverse range of real-world scenarios.

Downloads last month
20