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Y-SAGE N64 Full-Window Dataset
目錄
- 一、資料概要
- 二、單筆畸變特徵資料如何變成結果
- 三、完整資料契約
- 四、補償方向與 target 語意
- 五、欄位分類與使用範圍
- 六、記憶體安全讀取
- 七、再現性與限制
- 八、隨附內容
這是受控 synthetic radial projection 環境下的 N64 full-window 重新觀測資料。每一列從一條原始垂直線出發,經單參數 k1 徑向前向投影,再以投影後仍可見的 N64 樣本計算 X/Y 幾何摘要。
欄位中的 HGM/midline 是歷史相容名稱,予以保留以避免破壞既有程式與模型契約。本文檔將核心量稱為 特徵 X 軸支撐邊界摘要(Feature X-Axis Support-Edge Summary),記為 M_x;程式中的語意名稱為 feature_x_support_summary。它目前是既有 estimated_midline_x 欄位的語意別名,不是新增的 CSV 欄位。
一、資料概要
本文的主要研究人口是本投影慣例下的 k1<0 桶型徑向畸變樣本。完整檔另外保留 k1=0 與 k1>0,用途是 synthetic sanity control 與相反投影方向的對照,不代表三組具有相同研究權重。
| Population | 研究定位 | 列數 |
|---|---|---|
k1<0 |
主要研究人口 | 6,274,012 |
k1=0 |
無畸變 sanity control | 632,448 |
k1>0 |
相反投影方向的對照人口 | 6,634,862 |
| 全部 | 本 repository 上傳的 full-window population | 13,541,322 |
核心讀值:M_x
M_x 將有效投影點在 X 軸上的左右支撐邊界,摘要成一個 X 座標:
xmin = min(xd[j] for j in S)
xmax = max(xd[j] for j in S)
M_x = 0.5*(xmin+xmax)
因此,M_x 是 support bounding box 的水平中心座標。它不是所有投影點的 mean_x、不是影像中心 cx,也不是一條被偵測出的中線。圖中的黃色星號只是把這個純量座標標在 bounding box 下邊框。M_x 與 x_span=xmax-xmin 合用時,可完整還原 xmin 與 xmax,形成資訊無損的中心-跨度表示。
[原始垂直線:x0, W, H, k1]
|
| 確定性 N64 等距取樣 [Eq. 1]
v
[64 個投影前樣本]
|
| 單參數徑向前向投影 [Eq. 2]
v
[64 個投影候選點]
|
| 目的端可見性與 full-window 篩選 [Eq. 3]
v
[可觀測樣本集合 S]
|
| X 軸支撐端點與摘要座標 [Eq. 4]
v
[X 支撐摘要 + 跨度]
|
| Y 軸可觀測性摘要 [Eq. 5]
v
[單列 N64 full-window readout]
這條流程概括資料使用的方法。精確公式緊接在單列圖解之後;完整 58 欄衍生契約則見「三、完整資料契約」。
二、單筆畸變特徵資料如何變成結果
下圖直接讀取主要 CSV 第一列並重新執行正式 N64 公式。圖中的端點、X 支撐摘要座標、X span、Y span 與 CSV 儲存值逐項比對,絕對差均小於 1e-6。
圖中 X 軸為了看清約 10 px 的位移而局部放大;Y 軸仍顯示完整畫布高度,且 y=0 位於影像頂端。本例 W=H=1000,依本資料的 cx=W/2、cy=H/2 契約,影像中心為 (500,500) px,所以 Y 中心確實是 500 px。第二張只顯示影像左側特徵,cx=500 px 位於裁切範圍右方;紫色短箭頭放在 y=500 px 並平行指向右側畫面外,下方兩行文字標明其目的位置為 (500,500)。這是連續座標中心定義,不是以像素索引端點計算的 (499.5,499.5)。第三張紅色虛線框是有效投影點的 axis-aligned support bounding box:框寬為 x_span,框高對應 Y 支撐範圍;下邊框上的黃色星號 M_x 是 X 軸摘要座標,不是偵測線。
| 階段 | 此列資料/輸出 |
|---|---|
| 輸入 | original_x=36, W=1000, H=1000, k1=-0.05 |
| N64 投影與篩選 | 64 個候選點,64 個仍可觀測 |
| X 支撐端點 | xmin=40.9961 px, xmax=46.7949 px |
| X 支撐摘要與跨度 | feature_x_support_summary=43.8955 px, X span=5.7987 px |
| Y 可觀測性 | Y span=0.97676 |
| 相對投影前位置 | feature_x_support_summary-original_x=+7.8955 px |
使用的方法與公式
Eq. 1:確定性 N64 等距取樣
對 j=0,...,63:
x[j] = x0
y[j] = (H-1)*j/63
作用:把每條投影前垂直線轉成固定數量、包含 Y 軸兩端且可重複的觀測樣本。本步沒有 random X resampling。
Eq. 2:單參數徑向前向投影
cx = W/2
cy = H/2
f = max(W,H)
xn = (x-cx)/f
yn = (y-cy)/f
r2 = xn^2+yn^2
scale = 1+k1*r2
xd = cx+(x-cx)*scale
yd = cy+(y-cy)*scale
作用:在固定 synthetic projection contract 下取得目的端位置。本資料只使用 k1;沒有 k2、切向畸變或主點 jitter。在此單參數公式中,k1<0 使 radial scale 隨 r 增加而下降,依 OpenCV calib3d 的定義屬於 barrel distortion;k1>0 則是方向相反的對照。
Eq. 3:目的端可見性與 full-window 篩選
S = {
j |
0 <= xd[j] <= W-1,
0 <= yd[j] <= H-1,
0 <= yd[j]/(H-1) <= 1
}
作用:只讓目的端影像內可被觀測的樣本參與摘要。視窗條件使用投影後 yd,不是投影前 Y。
Eq. 4:X 軸支撐端點與摘要座標
xmin = min(xd[j] for j in S)
xmax = max(xd[j] for j in S)
feature_x_support_summary = 0.5*(xmin+xmax)
x_span = xmax-xmin
作用:將可觀測 X 軸支撐整理為端點,再重參數化為位置中心與區間寬度。
中心-跨度表示可完整還原端點:
xmin = feature_x_support_summary-0.5*x_span
xmax = feature_x_support_summary+0.5*x_span
因此它是資訊無損的可逆端點重參數化。
Eq. 5:Y 軸可觀測性摘要
y_norm[j] = yd[j]/(H-1)
y_span = max(y_norm[j] for j in S)-min(y_norm[j] for j in S)
n_observed = |S|
作用:記錄這次 X 軸摘要實際依賴多少 Y 軸觀測支撐。Full window 只代表允許使用完整目的端 Y 視窗,不保證每列 y_span=1。
精簡 pseudocode
Require: x0, W, H, k1, N=64
samples <- uniformly_sample_vertical_line(x0, N)
projected <- forward_radial_project(samples, k1, W, H)
observed <- keep_destination_visible_points(projected, full_window)
if observed is empty:
feature_y_valid <- 0
else:
xmin, xmax <- x_support_endpoints(observed)
feature_x_support_summary, x_span <- summarize_x_support(xmin, xmax)
y_span, n_observed <- y_observability(observed)
Ensure: X geometry + Y observability + audit fields
輸出欄位先按用途理解
| 欄位群組 | 回答的問題 | 代表欄位 |
|---|---|---|
| Synthetic control | 這列在哪種受控環境生成? | original_x, k1, resolution |
| X geometry | 投影特徵在 X 軸上的支撐位置與寬度? | feature_x_min/max, feature_x_support_summary(legacy:estimated_midline_x), feature_x_span |
| Y observability | 這份 X 摘要由多少 Y 軸資訊支撐? | feature_y_span_norm, n_observed_samples |
| Audit/derived | 如何診斷位置、region、尺度與交互關係? | center offsets, region, normalized interactions |
完整公式、legacy 欄位例外與 58 欄逐欄定義放在「三、完整資料契約」,與前述流程說明分開呈現。
補充展開:Dataset metadata、符號與原始逐步算法
Dataset at a glance
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 資料列數 | 13,541,322(不含表頭) |
| 欄位數 | 58 |
| 主要檔案大小 | 8,027,137,457 bytes,約 7.48 GiB |
| 檔案格式 | CSV,UTF-8 with BOM |
| 浮點輸出 | %.10g |
| 每列意義 | 一條 original_x 垂直線在指定畫布與 k1 下的 N64 full-window 觀測 |
| 投影模型 | 單參數徑向前向投影:scale = 1 + k1*r^2 |
| 每列預定樣本數 | 64 |
| 觀測視窗 | 投影後的完整 Y 範圍 [0,1] |
| 主要 CSV | data/THIS_Y_proto_Fill__window_full__local_hgm_reobserved_N64.csv |
本 full-window 檔保留來源 full population 的逐列 k1,沒有在輸出階段另行限制 k1 正負。
一列資料代表什麼
每列至少需要四個來源量:
original_x:投影前垂直線的固定 X 座標。image_width = W、image_height = H:畫布尺寸。k1:受控 synthetic 徑向投影參數。
流程不重新抽取 original_x,也不加入 camera jitter 或 principal-point jitter。同一列會沿原始 Y 軸等距取 64 點,投影後只保留仍在影像內且落入 full window 的點,再重新計算端點、X 支撐摘要座標、跨度、Y 覆蓋及衍生欄位。
符號約定
| 符號 | 定義 |
|---|---|
W, H |
image_width, image_height |
x0 |
original_x |
cx, cy |
W/2, H/2 |
f |
max(W,H);座標正規化尺度,不是標定焦距 |
xmin, xmax |
可見投影點的最小/最大 xd |
M_x |
特徵 X 軸支撐邊界摘要(Feature X-Axis Support-Edge Summary);計算上等於支撐區間中點,儲存在歷史欄位 estimated_midline_x |
span_x |
xmax-xmin |
d |
M_x-cx,有正負的摘要座標-影像中心位移 |
u |
d/cx |
rho |
abs(d)/cx = abs(u) |
u0 |
(x0-cx)/cx |
a |
W/H |
span_x_norm |
span_x/W |
gL |
xmin/W |
gR |
(W-xmax)/W |
yn |
投影後的 yd/(H-1) |
N64 full-window 算法
1. 建立原始垂直線樣本
對 j = 0..63:
x[j] = original_x
y[j] = (H - 1) * j / 63
這 64 點包含原始 Y 軸的兩端。N64 本身沒有隨機抽樣。
2. 單參數徑向前向投影
cx = W / 2
cy = H / 2
f = max(W, H)
xn = (x - cx) / f
yn = (y - cy) / f
r2 = xn*xn + yn*yn
scale = 1 + k1*r2
xd = cx + (x - cx)*scale
yd = cy + (y - cy)*scale
本資料只使用 k1,沒有 k2、切向畸變或非中心主點模型。
3. 可見性與 full-window 篩選
visible = (
0 <= xd <= W - 1
and 0 <= yd <= H - 1
)
y_projected_norm = yd / (H - 1)
in_window = visible and 0 <= y_projected_norm <= 1
視窗判定使用的是投影後的 Y 座標,不是投影前的 source Y。n_observed_samples 是 64 點中通過此條件的數量。
4. 端點、X 支撐摘要與跨度
feature_x_min = min(xd[in_window])
feature_x_max = max(xd[in_window])
feature_x_span = feature_x_max - feature_x_min
feature_x_support_summary = 0.5*(feature_x_min + feature_x_max)
# Existing CSV storage alias:
estimated_midline_x = feature_x_support_summary
若沒有任何有效點,feature_y_valid=0,依賴觀測結果的幾何欄位設為缺值。
中心-跨度表示
中心-跨度表示是原始端點的資訊無損可逆重參數化:
M_x = 0.5*(xmin+xmax)
span_x = xmax-xmin
xmin = M_x - 0.5*span_x
xmax = M_x + 0.5*span_x
因此中心-跨度表示保留了原始端點資訊,同時將特徵拆解為位置中心與區間寬度。
三、完整資料契約
以下內容供欄位選擇、模型契約、公式審計與再現使用。一般讀者不需要在理解方法時同時展開全部 58 欄。
展開完整 58 欄定義與 region contract
完整欄位定義(58 欄)
A. 來源、畫布與 synthetic control(1–7)
| 欄位 | 型別/單位 | 精確定義與用途 |
|---|---|---|
experiment_path |
string | Synthetic case 識別碼,例如 seed_3691_1000x1000\k-0_05;是相對識別碼,不是本機絕對路徑。 |
original_x |
numeric, px | x0,投影前垂直線的 X 座標。這是 synthetic GT/oracle control,不是一般實際部署時可直接取得的特徵。 |
image_width |
numeric, px | W,畫布寬度。 |
image_height |
numeric, px | H,畫布高度。 |
k1 |
numeric | Synthetic 單參數徑向投影強度。屬生成/分析 control;除非明確進行 oracle 或 GFDE 診斷,不應當成一般部署輸入。 |
aspect_ratio |
numeric | a=W/H。抽查 25,000 列與 W/H 的最大差異約 4.62e-10(輸出取位造成)。 |
source_row_id |
integer | 來源 full CSV 的零起算列序號;用於跨視窗配對,不是幾何特徵。 |
B. X 軸端點、支撐摘要與影像中心位移(8–18)
| 欄位 | 單位 | 精確公式/語意 |
|---|---|---|
estimated_midline_x |
px | M_x=0.5*(xmin+xmax);feature_x_support_summary 的歷史儲存欄位名稱。它是摘要座標,不是偵測線。 |
midline_offset |
px | M_x-x0;投影造成的有號觀測位移。欄位名稱為 legacy。 |
feature_x_min |
px | xmin=min(xd[in_window])。 |
feature_x_max |
px | xmax=max(xd[in_window])。 |
feature_x_span |
px | span_x=xmax-xmin。 |
midline_2_cx_abs_dx |
px | Legacy compatibility:實際為 abs(x0-cx),不是 abs(M_x-cx)。需要摘要座標-中心距離時應使用 hgm_cx_offset_abs_px。 |
estimated_to_center |
px | d=M_x-cx。 |
local_ratio |
normalized | rho=abs(M_x-cx)/cx。 |
midline_2_cx_abs_dx_norm |
normalized | Legacy compatibility:1+rho。它不是 midline_2_cx_abs_dx 的單純正規化。 |
midline_2_cx_dx |
px | d=M_x-cx;與 estimated_to_center 同義。 |
midline_2_cx_dx_norm |
normalized | u=(M_x-cx)/cx。 |
C. X 軸正規化、半徑 proxy 與交互特徵(19–32)
| 欄位 | 單位 | 精確公式/語意 |
|---|---|---|
feature_2_left_edge_dx_norm |
normalized | gL=xmin/W。 |
feature_2_right_edge_dx_norm |
normalized | gR=(W-xmax)/W;依正式程式使用 W,不是 W-1。 |
feature_edge_balance_lr |
normalized | gR-gL;正值表示右側剩餘間距較大。 |
radius_2_c_norm |
normalized | rho;與 local_ratio 同義。 |
radius_2_c_norm_sq |
normalized | rho^2。 |
radius_2_c_norm_cub |
normalized | rho^3。 |
feature_x_span_norm |
normalized | span_x_norm=span_x/W。 |
feature_x_span_norm_sq |
normalized | span_x_norm^2。 |
interaction_span_norm_x_midline_2_cx_dx_norm |
normalized | span_x_norm*u;保留摘要座標相對影像中心的方向。 |
aspect_by_midline_2_cx_dx |
normalized | a*u。 |
interaction_gap_left_x_gap_right |
normalized | gL*gR。 |
aspect_by_feature_x_span |
normalized | a*span_x_norm。 |
aspect_by_radius_2_c_norm |
normalized | a*rho。 |
aspect_by_midline_2_cx_dx_px |
px | a*d。 |
D. Y 軸可觀測範圍與視窗(33–42)
令 Y={yd/(H-1) | in_window}。
| 欄位 | 單位 | 精確公式/語意 |
|---|---|---|
feature_y_min_norm |
normalized | min(Y)。 |
feature_y_max_norm |
normalized | max(Y)。 |
feature_y_span_norm |
normalized | max(Y)-min(Y)。它是實際可見投影樣本的 Y span,不因視窗名稱為 full 就強制等於 1。 |
feature_y_centroid_norm |
normalized | mean(Y)。 |
feature_y_spread_norm |
normalized | sqrt(mean(Y^2)-mean(Y)^2);可見 Y 樣本的 population spread。 |
feature_y_core_coverage |
normalized | 與固定 core [0.35,0.65] 的交集長度除以 0.30:max(0,min(ymax,.65)-max(ymin,.35))/.30。 |
feature_y_valid |
0/1 | n_observed_samples>0 時為 1,否則為 0。 |
sim_window_id |
string | 本檔固定為 full。同一套產生器也支援其他視窗,但不在此 CSV。 |
sim_win_low_norm |
normalized | 本檔固定為 0。 |
sim_win_high_norm |
normalized | 本檔固定為 1。 |
E. Protocol、觀測品質與 canonical audit(43–58)
| 欄位 | 型別/單位 | 精確公式/語意 |
|---|---|---|
reobserve_protocol |
string | 固定為 local_window_hgm_n64_forward_radial。 |
hgm_sample_count |
integer | 預定投影樣本數,本檔固定為 64。 |
n_observed_samples |
integer | 64 點中通過有限值、影像可見性與 Y 視窗條件的點數;應與幾何結果一併解讀。 |
cx_px |
px | cx=W/2。注意不是 (W-1)/2。 |
cy_px |
px | cy=H/2。注意不是 (H-1)/2。 |
focal_px |
px | f=max(W,H);只是投影公式的座標尺度,不是相機標定焦距。 |
hgm_cx_offset_px |
px | d=M_x-cx;legacy 欄位名稱,語意為有號摘要座標-影像中心位移。 |
hgm_cx_offset_abs_px |
px | abs(d);legacy 欄位名稱,語意為摘要座標-影像中心絕對距離。 |
hgm_cx_offset_norm |
normalized | u=d/cx。 |
hgm_side |
category | 由 d 判定:負為 left、正為 right、abs(d)<=1e-12 為 center。 |
hgm_region |
category | 由 abs(u) 依下方 region contract 分類。 |
original_x_cx_offset_px |
px | x0-cx;synthetic oracle 衍生欄位。 |
original_x_cx_offset_abs_px |
px | abs(x0-cx);synthetic oracle 衍生欄位。 |
original_x_cx_offset_norm |
normalized | u0=(x0-cx)/cx;synthetic oracle 衍生欄位。 |
original_x_side |
category | 由 x0-cx 判定 left/right/center;synthetic oracle。 |
original_x_region |
category | 由 abs(u0) 依下方 region contract 分類;synthetic oracle。 |
Region contract
hgm_region 使用 abs(hgm_cx_offset_norm);original_x_region 使用 abs(original_x_cx_offset_norm)。
| normalized absolute offset | label |
|---|---|
[0.00,0.40) |
center_0_40 |
[0.40,0.60) |
mid_40_60 |
[0.60,0.85) |
outer_60_85 |
[0.85,0.90) |
transition_85_90 |
[0.90,1.00] |
extreme_90_100 |
>1.00 |
beyond_100 |
| 非有限值 | invalid |
由於正規化分母是半寬 cx=W/2,center_0_40 對應整張影像中央約 40% 寬度,而不是距中心 40% 的全寬。
四、補償方向與 target 語意
本資料同時提供「投影觀測位移」與「要套回 X 支撐摘要座標的 correction」,兩者方向相反:
midline_offset = M_x - original_x # legacy field name
correction_applied_to_summary = original_x - M_x
= -midline_offset
original_x = M_x - midline_offset
若模型直接學歷史欄位 midline_offset,部署時應從 M_x 減去模型輸出。若模型學的是 correction magnitude/direction,必須在模型契約中另行明確定義,不可只依 offset 名稱猜測加減方向。
五、欄位分類與使用範圍
Synthetic control/oracle 欄位
下列欄位用於 synthetic 條件控制、GT 配對與診斷分析。最終採用的模型未使用這些欄位;曾使用它們的診斷模型亦未納入最終模型或研究主張。
original_xk1original_x_cx_offset_*original_x_sideoriginal_x_regionsource_row_id、experiment_path(身份/配對用途)
N64 觀測與可由其衍生的欄位
feature_x_min,feature_x_max,feature_x_span,estimated_midline_x(語意別名:feature_x_support_summary)feature_y_*,n_observed_sampleshgm_cx_offset_*,hgm_side,hgm_region- edge gap、span、radius proxy 與 aspect interaction 欄位
Legacy 欄位警告
midline_2_cx_abs_dx = abs(original_x-cx),名稱不能按字面解讀。midline_2_cx_abs_dx_norm = 1+abs(M_x-cx)/cx,不是前者的正規化。estimated_to_center、midline_2_cx_dx、hgm_cx_offset_px是同一基本量的不同契約名稱。local_ratio、radius_2_c_norm、hgm_cx_offset_abs_px/cx表示同一基本量。
這些重複欄位是歷史模型相容與診斷用途,不代表 58 欄都是統計獨立特徵。欄位應依實驗契約選取,重複欄位也不被解釋為彼此獨立的研究貢獻。
六、記憶體安全讀取
不要使用沒有 usecols/chunksize 的 pandas.read_csv() 一次讀入整份 8 GB CSV。
import pandas as pd
path = "THIS_Y_proto_Fill__window_full__local_hgm_reobserved_N64.csv"
usecols = [
"source_row_id",
"image_width",
"image_height",
"k1",
"original_x",
"estimated_midline_x",
"feature_x_span",
"feature_y_span_norm",
"n_observed_samples",
]
for chunk in pd.read_csv(
path,
usecols=usecols,
chunksize=25_000,
low_memory=False,
):
# 在這裡處理一個 chunk;不要把所有 chunk 重新累積到記憶體。
print(chunk.shape)
Hugging Face datasets 也可使用 streaming,private/gated repository 需先登入:
from datasets import load_dataset
stream = load_dataset(
"Tuteldove/Y-SAGE_Full_window_dataset",
split="train",
streaming=True,
token=True,
)
for row in stream.take(3):
print(row)
七、再現性與限制
- 這是 synthetic control dataset,不代表真實相機的完整光學模型。
- 投影中心固定為
W/2,H/2,沒有 principal-point jitter。 - 投影只含單一
k1;沒有k2、切向畸變或其他 projection family。 focal_px=max(W,H)是座標正規化尺度,不是經相機標定取得的實體焦距。- N64 是有限取樣摘要;
n_observed_samples與feature_y_span_norm應和 X 幾何一起報告。 - full-window 指使用完整目的端 Y 視窗,不保證每條特徵都得到
feature_y_span_norm=1。 - 本資料不加入 random X resampling、camera jitter 或 principal-point jitter。
k1、ratio、resolution 與位置相關欄位包含大量確定性的衍生與交互關係;相關性或高R^2不等同於各欄位具有可相加的獨立解釋力。
八、隨附內容
code/01_full_to_n64_windows.py:由 full source 產生 full/fixed windows/sliding windows 的入口。code/02_verify_outputs.py:輸出公式與支撐範圍驗證。code/step14_local_window_hgm_reobserve_production.py:正式 N64 投影與逐欄計算核心。protocol/shortest_path_contract.json:最短再現流程契約。protocol/03_QUICK_VALIDATION_20260713.md:100 列快速行為驗證;不是正式研究結果。
快速驗證中,中心、X span、Y span 等公式誤差均低於正式容許值 2.0e-6。此結果只證明產生程式遵守欄位公式,不代表模型準確度或真實世界泛化能力。
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