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RawNeRF / sharpshadow
training & test data

这个页面只描述数据，不绑定某一次模型实验。以后所有 sharpshadow synthetic RAW-noise 结果页都跳转到这里，确保 train/test protocol 始终一致且可检查。

36 registered views31 noisy train5 clean held-out testcalibrated Bayer noise ×641008 × 756camera-linear RGB

固定的数据划分

全部视角共享同一组 COLMAP poses。按排序后的图像每隔 8 张留出一张测试图。训练视角使用在 Bayer RAW 域加入标定 Poisson–Gaussian noise 后的图像；测试视角从不参与优化，始终用 clean RAW 评价。

31 train views模型真正看到的是 noisy camera-linear RAW。配对 clean 图像只用于检查合成噪声，不进入训练 loss。

5 test viewsIMG_7120、7128、7136、7144、7152。只使用 clean RAW target 计算 PSNR / SSIM / LPIPS。

Training data · 全部 31 张

下面就是训练时读入的图像。网页为了可读性应用统一 cam2rgb + sRGB display mapping；训练程序读取的是对应的 camera-linear RGB 数值。

Test data · 全部 5 张

这些 clean held-out views 从未参与训练。点击图片可查看大图；所有实验结果应使用完全相同的五张 target。

Clean → noisy protocol audit

三个代表性训练视角展示 clean reference、实际 noisy training input 与 absolute residual。Noise 在 demosaic 前的 Bayer 域采样，之后 clean/noisy 共享 demosaic、downsample、undistortion、quantization 和 display pipeline。

复现实验时必须保持不变

Split：31 noisy train / 5 clean test。Noise：variance = 64 × (3.28249e−5 × signal + 4.34317e−7)，在 normalized Bayer RAW 域采样。Geometry：同一组 undistorted 1008 × 756 PINHOLE cameras。Evaluation：只在五张 clean held-out views 上报告最终指标。