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hasegawa / SmTIAS-LightSim
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@rintoHasegawa rintoHasegawa authored on 28 May
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cli [add] Step 8-8: linear 評価モードに mean 揃え正規化を導入 — evaluation/normalize.py の apply_mean_anchor + NormalizationConfig スキーマ + OETF 排他バリデーション + CLI 統合．configs/eval_baseline_linear.yaml で有効化（target_mean=146.7146）．形状指標 (CoV/勾配/C/P/max-min) は厳密不変，mean のみ target_mean に揃う．SPEC_02・SPEC_04・TEST_01 Step 8-8 を更新．テスト 62 件追加 (既存 441 + 新規 62 = 503 件全通過) 4 months ago
evaluation [add] Step 8-8: linear 評価モードに mean 揃え正規化を導入 — evaluation/normalize.py の apply_mean_anchor + NormalizationConfig スキーマ + OETF 排他バリデーション + CLI 統合．configs/eval_baseline_linear.yaml で有効化（target_mean=146.7146）．形状指標 (CoV/勾配/C/P/max-min) は厳密不変，mean のみ target_mean に揃う．SPEC_02・SPEC_04・TEST_01 Step 8-8 を更新．テスト 62 件追加 (既存 441 + 新規 62 = 503 件全通過) 4 months ago
geometry [add] Step 3 — ジオメトリ層（LoadedMesh / load_stl / scale_vertices）と単体テスト 5 months ago
render [add] Step 4 — シーン構築・Mitsuba レンダリング・出力と単体テスト 5 months ago
scene [add] Step 8-12: Helmholtz 相反原理を Mitsuba 上で実証検証 — schema.py の RenderConfig.integrator に ptracer 追加．configs/scene_baseline_perspective_{path,ptracer}.yaml で perspective sensor + scalar_rgb + spp=4096 比較．bot/top 比が path 2.035 vs ptracer 2.006 で誤差 1.4% で一致＝形は方向独立．絶対値は Mitsuba 実装の正規化差で 1.99× 違うが形（空間パターン）は同じ．副次発見: orthographic + ptracer は Mitsuba 3 で実行不能（Endpoint::sample_direction() 未実装）．方向変更で形を実機に近づける道は無いことが確定し LSC モデル化が唯一の道との結論を強化．TEST_01 Step 8-12・TEST_02 索引・TEST_03 学び 5・CLAUDE.md を更新 4 months ago
visualize [add] 3D ビュー追加改善 — path ベイク max_depth 独立化(--bake-max-depth)・幾何カリング(--cull-outward 既定ON)・マーカー個別非表示 4 months ago
__init__.py [add] uv + Mitsuba 3 環境構築と関連ドキュメントを更新 5 months ago
uniformity.py [add] Step 1 — 均一性評価モジュール（uniformity / zones / radial）と単体テスト 5 months ago