tb_random_dropout — 2D `typed` op

• 資料種類:points → points

• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_random_dropout", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

tb_random_dropout: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ tb_random_dropout: 處理階段 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ tb_random_dropout: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

隨機移除 ratio 比例的點，並回傳 (kept, kept_idx)（模擬資料缺失）。

保留的點數為 round((1-ratio)*N)。kept_idx 是指向原陣列的遞增索引，kept == points[kept_idx] 嚴格成立。在訓練中重現遮擋/稀疏視點造成的點缺失。要求 0 <= ratio <= 1。

ratio 超出 [0,1] 為 ValueError。ratio=1 得到空的 (0,3) 與空索引，ratio=0 得到全部點(順序不變)。保留點數由 Python 的 round(銀行家捨入)決定，因此在 .5 邊界偏向偶數一側。seed 決定 permutation，結果確定。回傳值為 (kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))。去除在空間上是均勻的，要模擬局部缺失(遮擋)請用 cutout。

橋接到 2-D 演化註冊表的 3d op random_dropout。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調參數，a 與 b 都不使用。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_points 0.50 0.50
tb_random_dropout 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 random_dropout。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `points` 作為輸入)

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

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

tb_random_dropout — 2D typed op

用法