Python-MonoDepthPyTorchPyTorch无监督单目深度估计

MonoDepth-PyTorch - PyTorch无监督单目深度估计

import os
from PIL import Image

from torch.utils.data import Dataset


class KittiLoader（Dataset）:
    def __init__（self root_dir mode transform=None）:
        left_dir = os.path.join（root_dir ‘image_02/data/‘）
        self.left_paths = sorted（[os.path.join（left_dir fname） for fname\
                           in os.listdir（left_dir）]）
        if mode == ‘train‘:
            right_dir = os.path.join（root_dir ‘image_03/data/‘）
            self.right_paths = sorted（[os.path.join（right_dir fname） for fname\
                                in os.listdir（right_dir）]）
            assert len（self.right_paths） == len（self.left_paths）
        self.transform = transform
        self.mode = mode


    def __len__（self）:
        return len（self.left_paths）

    def __getitem__（self idx）:
        left_image = Image.open（self.left_paths[idx]）
        if self.mode == ‘train‘:
            right_image = Image.open（self.right_paths[idx]）
            sample = {‘left_image‘: left_image ‘right_image‘: right_image}

            if self.transform:
                sample = self.transform（sample）
                return sample
            else:
                return sample
        else:
            if self.transform:
                left_image = self.transform（left_image）
            return left_image

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-10-28 13:15  MonoDepth-PyTorch-master\
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     文件        7100  2018-10-28 13:15  MonoDepth-PyTorch-master\kitti_archives_to_download.txt
     文件        7208  2018-10-28 13:15  MonoDepth-PyTorch-master\loss.py
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