FlyingThings3D

class torchvision.datasets.FlyingThings3D(root: Union[str, Path], split: str = 'train', pass_name: str = 'clean', camera: str = 'left', transforms: Optional[Callable] = None)

FlyingThings3D 資料集用於光流。

預期資料集具有以下結構

root
    FlyingThings3D
        frames_cleanpass
            TEST
            TRAIN
        frames_finalpass
            TEST
            TRAIN
        optical_flow
            TEST
            TRAIN

參數:

• root (str 或 pathlib.Path) – intel FlyingThings3D 資料集的根目錄。

• split (string, optional) – 資料集分割，可以是 "train" (預設) 或 "test"

• pass_name (字串, 選填) – 要使用的 pass，可以是 "clean" (預設)、"final" 或 "both"。 有關不同 pass 的詳細資訊，請參閱上面的連結。

• camera (字串, 選填) – 要從哪個相機傳回圖像。 可以是 "left" (預設)、"right" 或 "both"。

• transforms (可呼叫物件, 選填) – 一個函數/轉換，接受 img1, img2, flow, valid_flow_mask 作為輸入，並傳回轉換後的版本。為了與其他返回內建有效遮罩的資料集（例如 KittiFlow）保持一致，需要提供 valid_flow_mask。

特殊成員:

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

傳回給定索引的範例。

參數:

index (int) – 要檢索的範例索引

傳回:

一個包含 (img1, img2, flow) 的 3 元組。 flow 是一個形狀為 (2, H, W) 的 numpy 陣列，而圖像為 PIL 圖像。 如果 split="test"，則 flow 為 None。 如果在 transforms 參數中產生有效的 flow 遮罩，則傳回包含 (img1, img2, flow, valid_flow_mask) 的 4 元組。

傳回類型:

tuple