augment op• Data kinds: points → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import pcl_augment; pcl_augment.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]', registry से लेना हो तो ops3d.get("random_dropout"))
• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.random_dropout(...) केवल घोषित out type points का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.random_dropout.raw(...) का उपयोग करें, या pcl_augment.random_dropout को सीधे call करें।
points के ratio हिस्से को random रूप से हटाता है और (kept, kept_idx) लौटाता है (missing data की नकल)।
रखे जाने वाले points की संख्या round((1-ratio)*N) है। kept_idx मूल array में आरोही index है, और kept == points[kept_idx] ठीक-ठीक सत्य होता 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 (क्रम मूल जैसा)। रखे जाने वाले points की संख्या Python के round (सम संख्या की ओर rounding) से तय होती है, इसलिए .5 सीमा पर सम पक्ष की ओर जाती 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 इस्तेमाल करें।
• 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।
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points को input के रूप में लेते हैं)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 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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