aug_cutout — 2D augmentation op

Datenarten: imageimage

Aufruf: fullseye.apply(img, "aug_cutout", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

aug_cutout: input → output

*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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

aug_cutout: knob a sweep (docs site)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

aug_cutout: knob b sweep (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

aug_cutout: other inputs (docs site)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Cutout / Random-Erasing-Verdeckung (DeVries & Taylor 2017; Zhong et al. 2020): Ein quadratischer Fleck mit Seitenlänge `max(1, a*min(H,W)) wird aus dem Bild gelöscht, sodass eine Pipeline eine teilweise Verdeckung überstehen muss, statt sich auf einen einzelnen markanten Fleck zu verlassen. b` bestimmt sowohl die (deterministische, aus b abgeleitete) Position des Flecks als auch den Füllwert: b <= 0.5 -> schwarz (0.0), b > 0.5 -> mittleres Grau (0.5). Der Fleck liegt stets vollständig innerhalb des Bildes.

Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_color_artistic

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

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.

aug_cutout 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

gallery2d_color_artisticpy -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (augmentation)

aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_jpeg_blocks


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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