augment op• 数据种类:points → points
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'(要直接调用实现,import pcl_augment; pcl_augment.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]';从台账取用则 ops3d.get("random_dropout"))
• 经台账调用的返回值: fullseye.ledger.random_dropout(...) 只返回声明的 out 类型 points 的值(底层函数还会返回辅助信息)。需要被丢弃的部分时,使用 fullseye.ledger.random_dropout.raw(...),或直接调用 pcl_augment.random_dropout。
随机移除 ratio 比例的点,返回 (kept, kept_idx)(模拟缺失)。
保留的点数为 round((1-ratio)*N)。kept_idx 是指向原数组的升序索引, kept == points[kept_idx] 严格成立。在训练中再现遮挡/稀疏视点导致的点缺失。要求 0 <= ratio <= 1。
ratio 在 [0,1] 之外则抛出 ValueError。ratio=1 返回空的 (0,3) 和空索引, ratio=0 返回全部点(保持原顺序)。保留点数由 Python 的 round(银行家舍入)决定, 因此在 .5 处偏向偶数一侧。permutation 由 seed 决定,结果确定。返回值为 (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))。去除在空间上是均匀的,因此要模拟局部缺失(遮挡)请用 cutout。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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