CREStereo

class torchvision.datasets.CREStereo(root: Union[str, Path], transforms: Optional[Callable] = None)

用于训练 CREStereo 架构的合成数据集。数据集详细信息请参阅官方论文 仓库。

数据集结构应如下所示

root
    CREStereo
        tree
            img1_left.jpg
            img1_right.jpg
            img1_left.disp.jpg
            img1_right.disp.jpg
            img2_left.jpg
            img2_right.jpg
            img2_left.disp.jpg
            img2_right.disp.jpg
            ...
        shapenet
            img1_left.jpg
            img1_right.jpg
            img1_left.disp.jpg
            img1_right.disp.jpg
            ...
        reflective
            img1_left.jpg
            img1_right.jpg
            img1_left.disp.jpg
            img1_right.disp.jpg
            ...
        hole
            img1_left.jpg
            img1_right.jpg
            img1_left.disp.jpg
            img1_right.disp.jpg
            ...

参数：

• root (str) – 数据集的根目录。

• transforms (callable, optional) – 一个函数/转换，它接受一个样本并返回转换后的版本。

特殊成员：

__getitem__(index: int) → Tuple[Image, Image, Optional[ndarray], ndarray]

返回给定索引处的示例。

参数：

index (int) – 要检索的示例的索引

返回：

一个包含 (img_left, img_right, disparity, valid_mask) 的 4 元组。视差图是形状为 (1, H, W) 的 numpy 数组，图像是 PIL 图像。valid_mask 在 transforms 参数未生成有效掩码时隐式为 None。

返回类型：

元组