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。有关数据集的详细信息，请参阅官方论文 repo。

数据集应具有以下结构

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) – 接收样本并返回转换版本的函数/转换。

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:

包含 (img_left, img_right, disparity, valid_mask) 的 4 元组。视差是一个形状为 (1, H, W) 的 numpy 数组，图像是 PIL 图像。如果 transforms 参数不生成有效掩码，则 valid_mask 隐式为 None。

返回类型:

tuple