scene_pair_table — DRIVE carla op

• データ種: table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.scene_pair_table(scene, *, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import carlabridge; carlabridge.scene_pair_table(scene, *, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("scene_pair_table"))

使い方

1 つの場面記録を CARLA の像と自前の世界の像の両方で採点して並べる。

返り値 = `{"truth", "carla": {...lead_from_depth}, "fullseye": {...}, "carla_error", "fullseye_error", "width", "height"}`

(誤差 = depth_median − 真値、真値は :func:lead_truth_depth)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(carla)

carla_labels · carla_label_map · carla_label_unmap · carla_depth_decode · carla_depth_encode · carla_intrinsics · intrinsics_to_fullseye · intrinsics_to_carla

*Provenance: carlabridge.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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