typed op• Datenarten: points → points
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_random_dropout", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_random_dropout: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_random_dropout: andere Eingaben (Doku-Website)
Entfernt zufällig einen Anteil ratio der Punkte und gibt (kept, kept_idx) zurück (Nachbildung fehlender Daten).
Die Zahl der behaltenen Punkte ist round((1-ratio)*N). kept_idx sind aufsteigende Indizes ins Originalarray, und kept == points[kept_idx] gilt exakt. Bildet im Training den Punktverlust durch Verdeckung / spärliche Blickwinkel nach. Verlangt 0 <= ratio <= 1.
ratio außerhalb von [0,1] ergibt ValueError. ratio=1 liefert ein leeres (0,3) und leere Indizes, ratio=0 alle Punkte (in ursprünglicher Reihenfolge). Die Zahl der behaltenen Punkte bestimmt Pythons round (Rundung auf gerade), am .5-Rand wird also zur geraden Seite gerundet. seed legt die permutation fest, daher deterministisch. Rückgabe:
(kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,)). Das Entfernen ist räumlich gleichverteilt; um lokalen Verlust (Verdeckung) nachzubilden, cutout verwenden.
Die 3d-Op random_dropout, in die 2-D-Evolutionsregistry überbrückt. Die Implementierung ist dieselbe; nur die Aufrufkonvention ist an op(v, a, b) angepasst. Diese Op hat keine Stellgrößen; weder a noch b wird verwendet.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_points 0.50 0.50 tb_random_dropout 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op random_dropout auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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