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hasegawa
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SmTIAS-LightSim
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dependabot/uv/minor-and-patch-6735a9c1ae
dependabot/uv/opencv-python-5.0.0.93
dependabot/uv/pillow-12.3.0
dependabot/uv/trimesh-5.0.0
dependabot/uv/urllib3-2.8.0
dependabot/uv/uv-build-gte-0.12.6-and-lt-0.13.0
main
SmTIAS-LightSim
/
docs
/
06_TEST
/
latest commit
cfe4a8d112
rintoHasegawa
authored
on 2 Jun
..
TEST_01_キャリブレーション検証履歴.md
[update] S3 全体完結 — TEST_01 に Step 8-13 正式記録 + Step 8-N 候補を不採用扱いに更新 — TEST_01 §Step 8-13 を Step 8-12 と Step 8-N の間に新規追加: 新方針 (実機 DNG+LSC linear) でのシミュ突合を Step 8-1〜8-12 と同フォーマットで記録.計測結果: シミュ CoV=0.1826 / 勾配=24.65% / 中心-周辺=1.3271 / 動径 min/max=0.6151,実機ターゲット (CoV=0.0695 / 勾配=8.35% / 中心-周辺=1.0911 / 動径 min/max=0.860) と比較して残差 2.63× (TECH_06 で予想した 2.66× とほぼ一致).背景・仮説・試した変更 (configs/eval_baseline_dng_target.yaml 作成)・期待効果・実際の結果・解釈 (LSC 由来ではなくシミュ物理モデル誤差が主因)・学び (ガンマ圧縮で 2 倍縮める / TEST_03 finding 4 の前提変更 / 過去 Step 8-1〜8-12 試行の意義)・次のアクション (Step 8-14 以降の物理モデル精緻化) を網羅.俯瞰サマリ表に新ターゲット (実測 TARGET 新 DNG+LSC linear: mean=207.82 / CoV=0.0695 / 勾配=8.35% / C/P=1.091) と Step 8-13 結果行を追加.過去 8-3 の 2.1× は PNG sRGB ガンマ圧縮による楽観値であり真の linear 比較では 2.63× が確定基準と明記.§Step 8-N 候補 (LSC 順方向モデル) のヘッダを「未着手」→「不採用 — Step 8-13 で方針確定」に更新し冒頭注記で経緯を歴史的記録として保持.handoff_smtias_lightsim/ ディレクトリは S3 完結のため整理: 参考スクリプト run_uniformity_dng.py のみ reference_measurement/quantitative/reference_scripts/ に移動 (MiniTias-Evaluation 側の正規評価実装 = LSC 順方向適用 + portrait 向き合わせ + ROI 抽出の参考.将来 SHADING_OFF フォールバック発動時の独立検証用),他は全て SmTIAS-LightSim 側に取り込み済みのため削除.reference_measurement/ は gitignore 対象のため移動・削除自体は git に現れない.S3 全体 (S2 DNG ローダコピー + Step D radial_min_max 統合 + Step C' 新規 baseline config + TECH_07 LSC 方針 + TECH_08 対応マッピング + Step 8-13 計測 + handoff 整理) 完結.次のキャリブ作業は Step 8-14 以降の物理モデル精緻化 (反射率精度・LED 配光・メッシュ幾何) と TECH_04 フォールバック条件 C1 (SHADING_OFF 撮影) の並行検討.CLAUDE.md 進捗欄に S3 全体完結を追記
4 months ago
TEST_02_シミュレーション実行記録.md
[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
TEST_03_輝度マップ形状追跡.md
[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
TEST_04_シミュレーション速度最適化履歴.md
[update] 速度最適化ワーク一旦中断 — TEST_04 末尾に中断記録セクション追加.中断時点の正直な評価: 実時間改善ゼロ(B1=508s/B2=56s で不変).副次成果: DRJIT_LIBLLVM_PATH 消失でサイレントクラッシュしていた問題の発見と恒久対処,JIT 経路診断ログ機構,ベンチ条件ドキュメント,テスト 51 件追加.中断理由: B2 path bake samples=16 は現状ボトルネックではなく,B1 は GPU 無し・CPU 完結・精度据置の制約下で取れる打ち手が限定的.本筋のキャリブ作業(LSC モデル化)に戻ることがプロジェクト目的により近い.再開条件 4 項目を明示: (1) path bake samples を増やすユースケース発生 (2) NVIDIA GPU 利用可 (3) クラウド計算活用判断 (4) キャリブ反復回数増加でバッチ時間が研究進度を圧迫した場合.Speed-2 path bake wavefront 化テンプレートは TEST_04 内に未実施のまま保持し再開時に /implement で即着手可能.CLAUDE.md 開発進捗に中断補足を追記.次のアクション: キャリブ作業(LSC モデル化)に戻る
4 months ago
TEST_05_PNG_DNG評価比較.md
[add] MiniTias-Evaluation 引き継ぎ受領 (S1) — TECH_06 受領記録・TEST_05 PNG/DNG 評価比較・TEST_06 外乱光影響評価を新規取り込み.TECH_05 §4 を訂正 (apply_lsc_inverse → apply_lsc_forward).5 つの重要発見: (1) DNG は LSC 未補正で逆ではなく順方向適用が正しい (TECH_05 §4 訂正済) (2) 過去 Step 8 残差 2.1× はドメイン不一致 — 正しい linear 比較では DNG linear+LSC 0.0689 vs シミュ linear 0.183 = 真の残差 2.66× (3) 新実機ターゲット MiniTIAS_QM_20260601_124500 暗闇撮影 CoV=0.0695 勾配=8.35% 中心/周辺=1.0911 動径 min/max=0.860 (4) 外乱光ロバスト確認: 室内灯 ON/OFF で指標差 < 1% (5) 新指標 calc_radial_min_max_ratio 追加.本 PR はドキュメント取り込みのみ (S1).コード取り込み (S2: dng_loader.py コピー + 新指標マージ + rawpy 依存追加) と sm-evaluate DNG 対応 + Step 8-13 突合 (S3) は別 /implement パイプラインで実施.handoff_smtias_lightsim ディレクトリは context から書き起こし: PNG/CSV/meta.json バイナリは S3 段階で再取得が必要.CLAUDE.md 開発進捗に Phase 1 完了とハンドオフ受領・5 つの重要発見を追記
4 months ago
TEST_06_外乱光影響評価.md
[add] MiniTias-Evaluation 引き継ぎ受領 (S1) — TECH_06 受領記録・TEST_05 PNG/DNG 評価比較・TEST_06 外乱光影響評価を新規取り込み.TECH_05 §4 を訂正 (apply_lsc_inverse → apply_lsc_forward).5 つの重要発見: (1) DNG は LSC 未補正で逆ではなく順方向適用が正しい (TECH_05 §4 訂正済) (2) 過去 Step 8 残差 2.1× はドメイン不一致 — 正しい linear 比較では DNG linear+LSC 0.0689 vs シミュ linear 0.183 = 真の残差 2.66× (3) 新実機ターゲット MiniTIAS_QM_20260601_124500 暗闇撮影 CoV=0.0695 勾配=8.35% 中心/周辺=1.0911 動径 min/max=0.860 (4) 外乱光ロバスト確認: 室内灯 ON/OFF で指標差 < 1% (5) 新指標 calc_radial_min_max_ratio 追加.本 PR はドキュメント取り込みのみ (S1).コード取り込み (S2: dng_loader.py コピー + 新指標マージ + rawpy 依存追加) と sm-evaluate DNG 対応 + Step 8-13 突合 (S3) は別 /implement パイプラインで実施.handoff_smtias_lightsim ディレクトリは context から書き起こし: PNG/CSV/meta.json バイナリは S3 段階で再取得が必要.CLAUDE.md 開発進捗に Phase 1 完了とハンドオフ受領・5 つの重要発見を追記
4 months ago