tb_random_dropout — 2D `typed` op

• データ種: points → points

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_random_dropout", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

tb_random_dropout: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

点の `ratio 割合をランダム除去し (kept, kept_idx)` を返す(欠損の模倣)。

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。

2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `random_dropout。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。この op に調整点は無く、a も b` も使われない。

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

img_to_points 0.50 0.50
tb_random_dropout 0.50 0.50

次の例は元の台帳 op random_dropout を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。

• augment_pointcloud — py -3.11 examples_3d/augment_pointcloud.py

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

tb_random_dropout — 2D typed op