Middlebury2014Stereo

class torchvision.datasets.Middlebury2014Stereo(root: Union[str, Path], split: str = 'train', calibration: Optional[str] = 'perfect', use_ambient_views: bool = False, transforms: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

來自 Middlebury 資料集的公開場景 2014 版本 <https://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2014/>。

此資料集大多遵循原始格式，不包含 ambient 子目錄。

root
    Middlebury2014
        train
            scene1-{perfect,imperfect}
                calib.txt
                im{0,1}.png
                im1E.png
                im1L.png
                disp{0,1}.pfm
                disp{0,1}-n.png
                disp{0,1}-sd.pfm
                disp{0,1}y.pfm
            scene2-{perfect,imperfect}
                calib.txt
                im{0,1}.png
                im1E.png
                im1L.png
                disp{0,1}.pfm
                disp{0,1}-n.png
                disp{0,1}-sd.pfm
                disp{0,1}y.pfm
            ...
        additional
            scene1-{perfect,imperfect}
                calib.txt
                im{0,1}.png
                im1E.png
                im1L.png
                disp{0,1}.pfm
                disp{0,1}-n.png
                disp{0,1}-sd.pfm
                disp{0,1}y.pfm
            ...
        test
            scene1
                calib.txt
                im{0,1}.png
            scene2
                calib.txt
                im{0,1}.png
            ...

參數:

• root (str 或 pathlib.Path) – Middleburry 2014 資料集的根目錄。

• split (string, optional) – 場景的資料集分割，可以是 “train”（預設）、“test” 或 “additional”。

• use_ambient_views (boolean, optional) – 是否在可能的情況下使用不同的曝光或光照視圖。資料集以相同的機率在 [im1.png, im1E.png, im1L.png] 之間取樣。

• calibration (string, optional) – 是否使用校準過的（預設）或未校準過的場景。

• transforms (callable, optional) – 一個函數/轉換，接收一個樣本並返回一個轉換後的版本。

• download (boolean, optional) – 是否在 root 目錄中下載資料集。

特殊成員:

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

返回給定索引的範例。

參數:

index (int) – 要檢索的範例的索引

返回:

一個包含 (img_left, img_right, disparity, valid_mask) 的 4 元組。視差是一個形狀為 (1, H, W) 的 numpy 陣列，圖像為 PIL 圖像。valid_mask 對於 split=test 隱含地為 None。

返回類型:

tuple