CREStereo

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

在训练 CREStereo 架构时使用的合成数据集。数据集详情请参阅官方论文 仓库。

预计数据集结构如下：

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) – 数据集根目录。

• transforms (callable, optional) – 一个函数/变换，接收一个样本并返回一个变换后的版本。

特殊成员:

__getitem__(index: int) → tuple[PIL.Image.Image, PIL.Image.Image, Optional[numpy.ndarray], numpy.ndarray]

在给定索引处返回示例。

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。disparity 是一个形状为 (1, H, W) 的 numpy 数组，图像是 PIL 图像。如果 transforms 参数未生成有效的 mask，则 valid_mask 隐式为 None。

返回类型:

元组