rmse_correspondence — 3D metrics op

• 데이터 종류: points × points → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse_correspondence(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.rmse_correspondence(a, b), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("rmse_correspondence"))

사용법

대응이 알려진(같은 index) RMSE = sqrt(mean |a_i - b_i|^2). → scalar. 정합 잔차의 평가.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

計算: `a, b` を float 配列にし、行ごとのユークリッド距離の 2 乗

`sum((a - b)**2, axis=1)` を平均して平方根を取る。最近傍探索はしない —

`a[i] と b[i]` が同じ点の対応であることを呼び手が保証する(登録で変換した

`src @ R.T + t と、対応する dst` の点列、合成データの GT 対応など)。

引数と検証: `a.shape != b.shape なら ValueError`。それ以外の検査はない:

空の `(0, 3) 同士は mean が空で NaN(警告付き)を返し、(N, 3)` 以外でも

`axis=1` で足せる形なら値を返す。3 列の点群を渡すこと。

返り値: Python `float、単位は座標の単位、[0, inf)`。同一なら 0。

注意: 対応がずれている(index が並び替わった)雲に使うと、姿勢が正しくても

大きな値が出る。対応不明なら `chamfer_distance / fscore`、姿勢そのものを

GT と比べるなら `pose_error`。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(metrics)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · normal_consistency · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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