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])
*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: stages (docs site)
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: other inputs (docs site)
隨機移除 `ratio 比例的點，並回傳 (kept, kept_idx)`（模擬資料缺失）。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 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。
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
▸ Load this pipeline · Load & run
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
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
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)。*
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