random_dropout — 3D `augment` op

• Datenarten: points → points

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]' (die Implementierung direkt: import pcl_augment; pcl_augment.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'; aus dem Register: ops3d.get("random_dropout"))

• Rückgabewert über das Register: fullseye.ledger.random_dropout(...) liefert nur den Wert des deklarierten Out-Typs points (die zugrunde liegende Funktion gibt zusätzlich Hilfsinformationen zurück). Wird das Verworfene gebraucht, nutze fullseye.ledger.random_dropout.raw(...) oder rufe pcl_augment.random_dropout direkt auf.

Verwendung

Entfernt zufällig einen Anteil ratio der Punkte und liefert (kept, kept_idx) (simuliert Ausfall).

Die Anzahl der behaltenen Punkte ist round((1-ratio)*N). kept_idx ist ein aufsteigender Index in das ursprüngliche Array, und kept == points[kept_idx] gilt exakt. Bildet Punktverluste durch Verdeckung / spärliche Blickpunkte im Training nach. Verlangt 0 <= ratio <= 1.

ratio außerhalb von [0,1] löst ValueError aus. ratio=1 ergibt ein leeres (0,3) und einen leeren Index, ratio=0 alle Punkte (in der ursprünglichen Reihenfolge). Die Anzahl der behaltenen Punkte wird mit Pythons round (Rundung auf gerade Zahl) bestimmt, daher geht es bei .5-Grenzfällen zur geraden Seite. seed legt die permutation fest, also deterministisch. Rückgabewert ist (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)). Das Entfernen ist räumlich gleichverteilt; um lokale Verluste (Verdeckung) nachzubilden, cutout verwenden.

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)

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

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

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

Gleiche Kategorie (`augment`)

jitter · random_rotation · random_scale · elastic_deform · cutout

*Provenance: pcl_augment.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

random_dropout — 3D augment op