FlyingChairs

class torchvision.datasets.FlyingChairs(root: Union[str, Path], split: str = 'train', transforms: Optional[Callable] = None)

FlyingChairs 光流資料集。

您還需要從資料集頁面下載 FlyingChairs_train_val.txt 檔案。

預計資料集結構如下：

root
    FlyingChairs
        data
            00001_flow.flo
            00001_img1.ppm
            00001_img2.ppm
            ...
        FlyingChairs_train_val.txt

引數:

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

• split (string, optional) – 資料集分割，可以是“train”（預設）或“val”

• transforms (callable, optional) – 一個函式/變換，它接收 img1, img2, flow, valid_flow_mask 並返回一個變換後的版本。 valid_flow_mask 用於與其他返回內建有效掩碼的資料集（如 KittiFlow）保持一致。

特殊成員:

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

在給定索引處返回示例。

引數:

index (int) – 要檢索的示例的索引

返回:

一個 3 元組，包含 (img1, img2, flow)。flow 是一個形狀為 (2, H, W) 的 numpy 陣列，影像是 PIL 影像。flow 在 split="val" 時為 None。如果在 transforms 引數內生成了有效的流掩碼，則會返回一個 4 元組 (img1, img2, flow, valid_flow_mask)。

返回型別:

元組