typed op• Data kinds: points → points
• Call: fullseye.apply(img, "tb_random_dropout", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_random_dropout: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_random_dropout: दूसरी images पर output (docs site)
points के ratio हिस्से को random रूप से हटाता है और (kept, kept_idx) लौटाता है (missing data की नकल)।
रखे जाने वाले point की संख्या round((1-ratio)*N) है। kept_idx मूल array में आरोही index हैं, और kept == points[kept_idx] exactly सही रहता है। occlusion / sparse viewpoint से होने वाली point की कमी को training में दोहराता है। 0 <= ratio <= 1 आवश्यक है।
ratio [0,1] से बाहर हो तो ValueError। ratio=1 पर खाली (0,3) और खाली index, ratio=0 पर सभी point (मूल क्रम में)। रखे जाने वाले point की संख्या Python के round (even rounding) से तय होती है, इसलिए .5 की सीमा पर यह सम संख्या की ओर झुकती है। seed से permutation तय होता है, इसलिए deterministic। return value (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)) है। हटाना spatially uniform है, इसलिए local कमी (occlusion) की नकल के लिए cutout का उपयोग करें।
2-D evolution registry में bridge किया गया 3d का op random_dropout। implementation वही है; केवल calling convention को op(v, a, b) के अनुरूप किया गया है। इस op में कोई tunable parameter नहीं है; न a उपयोग होता है, न b।
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_points 0.50 0.50 tb_random_dropout 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op random_dropout को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points को input के रूप में लेते हैं)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 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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