1. GradSLAMDataset

• GradSLAMDataset 클래스는 PyTorch의 Dataset 클래스를 상속받아, RGB-D 이미지와 관련된 데이터를 로드하고 전처리하는 역할
• 이 클래스는 특정 설정에 따라 데이터셋을 준비하여, SLAM(동시적 위치추정 및 지도 작성) 작업에 사용됩니다.

1.1. 목적

1. RGB-D 데이터 로드: RGB 이미지와 깊이(depth) 이미지를 로드하여, SLAM 시스템에서 사용할 수 있도록 준비합니다.
2. 전처리: 로드된 이미지를 적절한 크기로 리사이즈하고, 필요에 따라 정규화 및 채널 변환을 수행합니다.
3. 카메라 매개변수 관리: 카메라의 내적(intrinsic) 매개변수를 관리하고, 이를 활용해 이미지의 왜곡을 보정합니다.
4. 포즈 정보 관리: 이미지의 포즈 정보를 로드하고, 이를 상대 좌표계로 변환
5. 옵션 기능 지원: 필요에 따라 임베딩 데이터를 로드하고, 이를 슬램 작업에 활용할 수 있도록 합니다.

1.2. 주요 기능 및 메서드

1. 생성자(__init__):

   • 데이터셋 설정을 초기화하고, 필요한 파일 경로와 카메라 매개변수를 설정
   • 이미지와 깊이 이미지 경로, 임베딩 경로 등을 가져오고, 포즈 정보를 로드
   • 전처리 관련 설정(이미지 크기, 정규화 여부 등)을 초기화

2. __len__ 메서드:

   • 데이터셋의 길이를 반환

3. __getitem__ 메서드:

   • 주어진 인덱스에 해당하는 데이터(색상 이미지, 깊이 이미지, 카메라 내적 행렬, 포즈 등)를 반환
   • 필요에 따라 임베딩 데이터를 포함할 수 있습니다.

4. 전처리 메서드:

   • _preprocess_color: 색상 이미지를 리사이즈하고, 필요에 따라 정규화 및 채널 변환을 수행합니다.
   • _preprocess_depth: 깊이 이미지를 리사이즈하고, 채널 차원을 추가하며, 값을 미터 단위로 변환합니다.
   • _preprocess_poses: 포즈 정보를 상대 좌표계로 변환합니다.

5. 카메라 매개변수 관련 메서드:

   • get_cam_K: 카메라 내적 행렬을 반환

6. 파일 경로 및 포즈 로드 메서드:

   • get_filepaths:
     • 색상 이미지, 깊이 이미지 및 임베딩 파일 경로를 반환
     • 서브클래스에서 구현해야 함
   • load_poses:
     • 카메라 포즈 정보를 로드합니다. 서브클래스에서 구현해야 합니다.

7. 임베딩 관련 메서드:

   • read_embedding_from_file:
     • 파일에서 임베딩을 읽어옵니다. 서브클래스에서 구현해야 합니다.

2. ReplicaDataset