tb_random_dropout — 2D `typed` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_random_dropout", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Keine Abbildung: dieser Op nimmt points als Eingabe. Ein Studio-Programm, das bei einem Bild beginnt, erreicht diesen Typ nicht — siehe die lauffähigen Beispiele unten.*

Verwendung

Entfernt zufällig einen Anteil `ratio der Punkte und gibt (kept, kept_idx)` zurück (Nachbildung fehlender Daten).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

残す点数は `round((1-ratio)*N)。kept_idx` は元配列への昇順インデックスで、

`kept == points[kept_idx]` が厳密に成り立つ。オクルージョン/疎な視点による

点欠損を学習で再現する。`0 <= ratio <= 1` を要求。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `random_dropout。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。この op に調整点は無く、a も b` も使われない。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `points` als Eingabe)

identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal

Gleiche Kategorie (`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tb_random_dropout — 2D typed op