多种类天气图片数据集

这是来自深圳大学可视计算研究中心团队整理的多种类天气环境图片数据集；发布自2017年IEEE图像处理大会。

包含6个常见类别的65,000张图像，这些类别包括晴天，多云，下雨，下雪，薄雾和雷雨天气。

该数据集还有利于天气分类和属性识别。其次，我们提出了一个名为区域选择和并发模型（RSCM）的深度学习框架，以帮助发现区域属性和并发性。我们在多类基准数据和另一个用于天气识别的公共数据集上评估RSCM。

引用：

@article{RSCM2017,
   title = {RSCM: Region Selection and Concurrency Model for Multi-class Weather Recognition},
   author = {Di Lin and Cewu Lu and Hui Huang and Jiaya Jia},
   journal = {IEEE Transactions on Image Processing},
   volume = {26},
   number = {9},
   year = {2017},
   pages = {4154--4167},  
}