代码学习 (2) ：Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency

代码学习笔记

Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency ：monodepth_dataloader.py
源码：monodepth

"""
    代码学习 注释专用
    song
    stay hungry stay foolish

"""

from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf


def string_length_tf(t):  # 测量tensor长度
    return tf.py_func(len, [t], [tf.int64])  # tf.py_func 提供对tensor的操作接口 


class MonodepthDataloader(object):  # 定义类 MonodepthDataloader
    """monodepth dataloader"""

    def __init__(self, data_path, filenames_file, params, dataset, mode):
        self.data_path = data_path  # 数据路径
        self.params = params  # 参数
        self.dataset = dataset  # 数据集
        self.mode = mode  # 模型

        self.left_image_batch  = None  # 定义赋值变量 采用默认值
        self.right_image_batch = None

        input_queue = tf.train.string_input_producer([filenames_file], shuffle=False)
        """
        把输入的数据进行按照要求排序成一个队列。 这里把KITTI的图片文件名 整理 成一个队列（queue）
             Tip:这里的 shuffle 是布尔值的意思，默认为TRUE 。会改变input的顺序
        """
        line_reader = tf.TextLineReader()  # 创建一个 TextLineReader 文件
        _, line = line_reader.read(input_queue)  # 输出键值对
        """
        一个键值对如下图所示：
        key:  第几个键值对
        b'kitti_train_files.txt:11987'
        value:  包含的内容，即 一对双目图像的路径
        b'2011_09_30/2011_09_30_drive_0033_sync/image_02/data/0000001585.jpg 2011_09_30/2011_09_30_drive_0033_sync/image_03/data/0000001585.jpg'
        """
        split_line = tf.string_split([line]).values  # 将两张图片的地址字符串分开

        # we load only one image for test, except if we trained a stereo model
        if mode == 'test' and not self.params.do_stereo:  # 单张图片的测试