descriptor_to_table — REPRCONV descriptor op

• 데이터 종류: descriptor → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.descriptor_to_table(descriptor)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.descriptor_to_table(descriptor), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("descriptor_to_table"))

사용법

기술자 → 요약 table. 일방향.

차원 · 노름 · 에너지 집중(정규화한 제곱합의 상위 10% 가 차지하는 비율)을낸다. 기술자가 "실질적으로 몇 차원을 쓰고 있는가"를 보기 위한 것으로, 차원만 많고거의 전부 0 이라는 실패를 가시화한다.

Args:

descriptor: (n,) 또는 (m, n).

Returns:

dict(shape / n / l2 / mean / std / min /

max / top10pct_energy / nonzero_fraction).

Raises:

ValueError: 형태 부정 / 비유한.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(descriptor)

descriptor_to_matrix · matrix_to_descriptor

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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