围高度。数据 集被分为三组进行训练、验证和测试，同时确保任何一组之间都不存在重叠。研究者选择了 相对于训练集的较大规模的验证和测试集，以强调实证评估的质量。 UAV-TSR 数据集[250]由同济大学 Vision4robotics 团队提出，专为无人机场景热红外图像 超分辨率任务设计，数据集包括分辨率为 640×512 像素的 1100 张高分辨率图像，所有图像 都是在陆地场景中拍摄的。数据集被系统地分为 旨在解决不同背景信息下的无人机视觉超分辨率任务。该数据集包括白天与黑夜场景下不同 的无人机数据，为无人机场景超分辨率任务提供了重要的基准数据集，该数据集还未发布。 1.5.2 低光增强数据集 UAVDark 数据集由同济大学的团队 Vision4Robotics 创建，总共包括三个数据集，分别 为 UAVDark 数据集[253]、UAVDark70 数据集[253]以及 UAVDark135 数据集[254]。UAVDark 帧记录一次原始注释，其余帧的结果 通过线性插值获得，这更接近真实对象的位置和比例变化。该数据集为无人机视角下低光增 强与目标跟踪提供了丰富的场景。 DarkTrack2021 数据集[256]由同济大学的叶俊杰及其所在团队 Vision4Robotics 于 2021 年 创建。由于目标跟踪方面的大多数进展都是在光照条件良好的白天场景中实现的，先进的技 术很难在夜间发挥优势，以至于无人机视