NYU2数据集划分训练集和验证集

NYU2数据集是一个用于室内场景度估计的常用数据集。在划分训练集和验证集时，通常采用以下步骤：

1. 数据集概述：首先，需要了解NYU2数据集的整体情况。该数据集包含室内场景的RGB图像和对应的深度图像。总共有1449个图像，其中795个用于训练，654个用于验证。

2. 随机划分：为了保证训练集和验证集的代表性，可以采用随机划分的方法。具体来说，可以将所有图像的索引随机打乱，然后按照一定比例划分为训练集和验证集。常见的比例是70%的图像用于训练，30%的图像用于验证。

3. 文件路径记录：在划分完成后，需要将训练集和验证集的文件路径记录下来，以便后续读取和使用。可以将文件路径保存在文本文件中，每行一个文件路径。

4. 数据加载：在训练和验证过程中，可以根据文件路径加载对应的RGB图像和深度图像。可以使用图像处理库（如OpenCV）来读取图像数据。

5. 数据预处理：在加载数据后，可能需要进行一些预处理操作，例如调整图像大小、归一化、数据增强等。这些操作有助于提高模型的性能和泛化能力。