carla op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.scene_pair_table(scene, *, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import carlabridge; carlabridge.scene_pair_table(scene, *, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("scene_pair_table"))
1 scene record को CARLA image और अपने world की image दोनों पर score करके साथ रखता है। return value = {"truth", "carla": {...lead_from_depth}, "fullseye": {...}, "carla_error", "fullseye_error", "width", "height"} (त्रुटि = depth_median − ground truth, ground truth lead_truth_depth है)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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