augment op• 데이터 종류: points → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("random_dropout"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.random_dropout(...) 는 선언된 out 형 points 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.random_dropout.raw(...) 를 쓰거나 pcl_augment.random_dropout 를 직접 호출하세요.
점의 ratio 비율을 무작위 제거하고 (kept, kept_idx) 를 돌려줍니다(결손 모사).
남기는 점 수는 round((1-ratio)*N). kept_idx 는 원래 배열에 대한 오름차순 인덱스이며, kept == points[kept_idx] 가 엄밀히 성립한다. 가림/희소한 시점에 의한점 결손을 학습에서 재현한다. 0 <= ratio <= 1 을 요구.
ratio 가 [0,1] 밖이면 ValueError. ratio=1 은 빈 (0,3) 과 빈 인덱스, ratio=0 은 모든 점(순서는 원래대로). 남기는 점 수는 Python 의 round(짝수 반올림)로 정해지므로 .5 경계에서는 짝수 쪽으로 쏠린다. seed 로 permutation 이 정해져 결정론적. 반환값은 (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)). 제거는 공간적으로 균일하므로, 국소적인결손(가림)을 흉내 내려면 cutout 을 쓴다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points 를 입력으로 받는 것)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
augment)jitter · random_rotation · random_scale · elastic_deform · cutout
*Provenance: pcl_augment.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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