augment op• Data kinds: points → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import pcl_augment; pcl_augment.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]', registry से लेना हो तो ops3d.get("random_dropout"))
• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.random_dropout(...) केवल घोषित out type points का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.random_dropout.raw(...) का उपयोग करें, या pcl_augment.random_dropout को सीधे call करें।
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
points के ratio हिस्से को random रूप से हटाता है और (kept, kept_idx) लौटाता है (missing data की नकल)।
रखे जाने वाले points की संख्या round((1-ratio)*N) है। kept_idx मूल array में आरोही index है, और kept == points[kept_idx] ठीक-ठीक सत्य होता है। occlusion/sparse viewpoint से होने वाली point की कमी को training में दोहराता है। 0 <= ratio <= 1 आवश्यक है।
ratio [0,1] से बाहर हो तो ValueError। ratio=1 पर खाली (0,3) और खाली index, ratio=0 पर सभी point (क्रम मूल जैसा)। रखे जाने वाले points की संख्या Python के round (सम संख्या की ओर rounding) से तय होती है, इसलिए .5 सीमा पर सम पक्ष की ओर जाती है। seed से permutation तय होता है, इसलिए deterministic। return value (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)) है। हटाना spatially uniform है, इसलिए local कमी (occlusion) की नकल के लिए cutout इस्तेमाल करें।
खाली इनपुट (points में 0 तत्व) पर खाली परिणाम लौटता है (कारण: पॉइंट क्लाउड का विरलन, आउटलायर हटाना और ड्रॉपआउट खाली परिणाम दे सकते हैं; खाली क्लाउड एक वैध मान है और शृंखला का अगला चरण उस पर नहीं रुकना चाहिए)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points को input के रूप में लेते हैं)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · find_surface_pose · moment_axes
augment)jitter · random_rotation · random_scale · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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