metrics op• 데이터 종류: points × points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse_correspondence(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.rmse_correspondence(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("rmse_correspondence"))
대응이 알려진(같은 index) RMSE = sqrt(mean |a_i - b_i|^2). → scalar. 정합 잔차의 평가.
계산: a, b를 float 배열로 하고, 행별 유클리드 거리의 2제곱 sum((a - b)**2, axis=1)을 평균하여 제곱근을 취한다. 최근접 탐색은 하지 않는다 — a[i]와 b[i]가 같은 점의 대응임을 호출자가 보장한다(등록으로 변환한 src @ R.T + t와 대응하는 dst의 점열, 합성 데이터의 GT 대응 등).
인수와 검증: a.shape != b.shape이면 ValueError. 그 밖의 검사는 없다:
빈 (0, 3) 끼리는 mean이 비어 NaN(경고 포함)을 반환하고, (N, 3) 이외라도 axis=1로 더할 수 있는 형태라면 값을 반환한다. 3열의 점군을 넘길 것.
반환값: Python float, 단위는 좌표의 단위, [0, inf). 동일하면 0.
주의: 대응이 어긋난(index가 재배열된) 점군에 쓰면, 자세가 올바르더라도큰 값이 나온다. 대응을 모르면 chamfer_distance / fscore, 자세 자체를 GT와 비교하려면 pose_error.
• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)
• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면
• 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.
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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