augment op• 데이터 종류: points → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import pcl_augment; pcl_augment.random_dropout(points, ratio: 'float', seed: 'int' = 0) -> 'Tuple[np.ndarray, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("random_dropout"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.random_dropout(...) 는 **선언된 out 형 points 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.random_dropout.raw(...) 를 쓰거나 pcl_augment.random_dropout 를 직접 호출하세요.
점의 `ratio 비율을 무작위 제거하고 (kept, kept_idx)` 를 돌려줍니다(결손 모사).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
残す点数は `round((1-ratio)*N)。kept_idx` は元配列への昇順インデックスで、
`kept == points[kept_idx]` が厳密に成り立つ。オクルージョン/疎な視点による
点欠損を学習で再現する。`0 <= ratio <= 1` を要求。
`ratio が [0,1] の外なら ValueError。ratio=1 は空 (0,3)` と空インデックス、
`ratio=0 は全点(順序は元のまま)。残す点数は Python の round`(偶数丸め)で決まる
ので `.5 端では偶数側に寄る。seed で permutation` が決まり決定論的。返り値は
`(kept float64 (M,3), kept_idx int64 (M,))`。除去は空間的に一様なので、局所的な
欠損(遮蔽)を模すには `cutout` を使う。
• 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.
• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py
points 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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