CREStereo¶

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

用于训练CREStereo架构的合成数据集。官方论文repo中的数据集详细信息。

数据集预期具有以下结构：

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
            ...

Parameters:

root (str) – 数据集的根目录。
transforms (callable, optional) – 一个函数/转换，它接收一个样本并返回一个转换后的版本。

Special-members:

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

返回给定索引处的示例。

Parameters:: index (int) – 要检索的示例的索引
Returns:: 一个包含 (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 参数没有生成有效的掩码，valid_mask 则隐式为 None。
Return type:: tuple