fullseye

descriptor_to_table — REPRCONV descriptor op

• データ種: descriptor → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.descriptor_to_table(descriptor) (実装を直接呼ぶなら import reprconv; reprconv.descriptor_to_table(descriptor)、台帳から引くなら opsreprconv.get("descriptor_to_table"))

使い方

記述子 → 要約 table。一方向。

次元・ノルム・エネルギー集中(正規化した二乗和の上位 10% が占める割合)を 出す。記述子が「実質何次元使っているか」を見るためのもので、次元だけ多くて ほぼ全部 0 という失敗を可視化する。

Args: descriptor: (n,) または (m, n)。 Returns: dict(shape / n / l2 / mean / std / min / max / top10pct_energy / nonzero_fraction)。 Raises: ValueError: 形状不正 / 非有限。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(descriptor)

descriptor_to_matrix · matrix_to_descriptor

---

Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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)。

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