Kapitel 4 — Hjælpevinduer

Foruden hovedvinduet (3D-viewport plus Inspector) forvalter RadianceKit syv yderligere vinduer, der alle åbnes via Help-menuen. Listen er fra top til bund: User Guide (⌘?), Keyboard Shortcuts (⌘/), Open Training Logs… (åbner inte et app-vindue, men Hittar; därför inte yderligere behandlet her), Manage Storage…, Pareto Dashboard… (⇧⌘D), Holdout Analysis… (⇧⌘H), BayesOpt Console… (⇧⌘B). Tre av dem — Dashboard, Holdout, BayesOpt — er selvstændige analyse-værktøjer. De har hver deres egen view-model-stack, læser eller skriver JSON-filer på disk, og for hver finns der et CLI-argument, hvor du kan få vinduet til at pege direkte på en bestemt fil vid app-start (–dashboard-dir, –holdout-file, –bayesopt-autorun).

De fire enkle vinduer (User Guide, Keyboard Shortcuts, Manage Storage, plus undermenu-punkterna Open Training Logs / Open Exports Folder) får pr. styreelement en kort post. De tre analyse-vinduer er mere udførligt dokumenteret — hver med en indledning, der forklarer, vad du ser i vinduet, hvornår du bør åbne det, og hvordan du fortolker det viste bild.

Sidst i kapitlet er der et krydshenvisnings-afsnit til hovedvinduets Inspector: vad du fornuftigt kan aflæse i live- loss-charten og gaussian-count-visningen under en kørende träning.

User Guide (W1–W4)

Vad det er: Ett indbygget hjælpevindue, der rendrer den medfølgende guide_<sprog>.md. Sproget afledes av indstillingerne (fanen General → Language) eller, om „System" står der, av macOS-sprogpræferencerne. Layout er klassisk: til venstre sidebar med alle overskrifter, til højre brødteksten.

Når du har brug for en snabb påmindelse om et enkelt punkt — altså som stikordsersrtning. Den udførlige reference er denna manual; det indbyggede hjælpevindue er snarere det, en –help på kommandolinjen ville være. Den opdateres vid hver app-udgivelse, men holdes indholdsmæssigt overfladisk.

W1NavigationSplitView (sidebar + detalje)

VAR

Help → User Guide (⌘?).

TEKNISKT

Tospalte-layout med smal sidebar (mindst 180 pt bred) til indholdstræet og et scrollbart detaljeområde til selve markdown-indholdet. Vinduet har en minimumsstørrelse på 700 × 500 pt. Vid første åbning indlæser vinduet den passende guide_<lang>.md fra app-bundlen (fallback guide_en.md), parser den til blok-records (overskrifter H1–H4, afsnit, lister, tabeller, separator-linjer) og udtrækker separat overskriftsstrukturen til sidebaren. Inline-formatering (fed, kursiv, code-span) rendres via den indbyggede markdown-engine. Sproget læses fra app-indstillingerne, med specialtilfældet kinesisk (zh-Hans) og brasiliansk portugisisk (pt-BR), som bevares som fulde locale-tags, fordi dessa varianter adskiller sig fra zh og pt.

W2List (heading-sidebar)

VAR

Venstre kolonne i User Guide-vinduet.

TEKNISKT

Liste over alle H2- og H3-overskrifter i det aktuelle markdown-dokument. H2-poster optræder uden indrykning med medium skriftsnit, H3-poster med 16 pt indrykning til venstre og reduceret foreground-stil. H4 og dybere ignoreres, fordi dybden annars gör sidebaren uoverskuelig. Anker-ID'er genereres fra heading-teksten via slugifisering (lowercase + mellemrum til streger + filtrering på bogstaver/tal/streger — samme algoritme, som GitHub bruger til sine markdown-ankre, så också eksterne URL'er til dok potentielt ville lande på samme anker). Listen bruger native macOS-stil.

W3Button (heading → anker-spring)

VAR

Pr. sidebar-linje en knap.

TEKNISKT

Hver sidebar-post är en knap, der sætter det aktuelle anker, men optisk ser ud som en liste-post. En observator-variabel udløser så scroll-springet til det tilsvarende anker med en blød animation over 0,3 s. Efter springet nulstilles anker-værdien, så nästa klik på samme anker udløser igen (annars ville observatoren inte udløse på ny, fordi værdien inte har ændret sig).

W4ScrollView (detalje-indhold)

VAR

Højre kolonne.

TEKNISKT

Scrollbart, vertikalt stablende indholdsområde med lazy rendering, fordi længere guides lätt kan have over 200 markdown-blokke — en inte-lazy variant ville instantiere dem alle samtidigt. Hver blok får et eget ID, enten heading-ankeret (for hopbare H1–H3) eller en index-pladsholder. Maksimumbredde er 720 pt, padding 32 horisontalt / 24 vertikalt, så lange linjer bevarer et godt læsbart layout. Tabeller rendres celle-vis med horisontale stacks og separator-linjer; inline-kode av den indbyggede markdown-engine. Egentlige kodeblokke behandles aktuelt som paragraph — en kendt begrænsning vid hjælpevinduet.

Keyboard Shortcuts (W5–W6)

Statisk reference-liste i fem sektioner. Navigation: Mouse Drag (orbit/fly), Shift+Drag/Right-Drag (pan), scroll (zoom), WASD (fly-through- bevægelse), Q/E (op/ned), F (toggle orbit/fly), dobbeltklik (re-center), Cmd+scroll (FoV-justering). Views: R (reset camera), T (auto-rotation), P (camera playback), B (background- cycle), 0–9 (spring til training-cam 1=10 %/5=50 %/0=last), venstre/højre pil (prev/next cam). Capture: S (screenshot til desktop), V (turntable-video), C (copy camera info). Editor: Tab (edit-mode), klik/træk (paint-select), Option+klik (deselect), X / Delete (slet selektion), Cmd-Z (fortryd sista sletning), [ / ] (pensel mindre/større), Esc (ophæv selektion). Training: Start, Pause/Resume, Cancel, Continue +5K/+10K/+20K via menu-genvejene i M9–M14.

Vad det er: En enkel statisk översikt over alle tastaturgenveje — Navigation, Views, Capture, Editor, Training. Indhold er hårdkodet i, ingen markdown-loading.

Når du leder efter den snabbaste vej til at gøre något i viewporten. WASD-fly-through, R til camera-reset, B til background-cycling — alle står her.

W5ScrollView (indholdsområde)

VAR

Help → Keyboard Shortcuts (⌘/).

TEKNISKT

Ett enkelt scroll-område med en vertikal liste i. Padding 20 hele vejen rundt, ingen sidebar-navigations-tree (listen er kort nok). Indhold er grupperet i fem sektioner (Navigation, Views, Capture, Editor, Training). Pr. tastekombination en linje med oversættelig tekst i begge kolonner. Venstre kolonne (tastekode) fastgjort til 180 pt bredde, så beskrivelserne til højre förblir vertikalt aligned. Ingen interaktion ud over scrolling — klik på en linje udløser intet, tastegenvejene er ægte tastatur- modifiers i menuen og på viewporten.

W6VStack (shortcut-sektioner)

VAR

Inden for ScrollView.

TEKNISKT

Venstrejusteret stablede sektioner med 16 pt afstand. Inden for de fem sektioner hver heading + linje-følge. Headings bruger en sekundær subheadline-stil — bevidst inte title-format, fordi sektionerne inte behøver att vara navigerbare. Indhold er bevidst fladt (ingen disclosure, ingen search, ingen filter), så komponenten kører uændret på enhver macOS-version, og filen förblir læselig.

Manage Storage (W7–W12)

Tabelvisning av alle filer, som RadianceKit forvalter. Header tæller 693 items, 16.74 GB samlet størrelse. Toolbar øverst: „Show in Hittar" + „Refresh". Hver linje: PLY-ikon, filnavn (f.eks. training_20260527T211321Z.ply), export-dato, størrelse (varierer 7 KB til 218 MB), forstørrelses- ikon (reveal) og papirkurv-ikon (move to trash). Filer er sorteret efter dato, nyeste øverst. I denna demo-optagelse dominerer PLY-eksporter, fordi der er arbejdet meget med –benchmark.

Vad det er: En disk-usage-översikt for alt, vad RadianceKit lægger under ~/Documents/RadianceKit/ — logs, exports, scenes, capture-bundles (fra iOS-companion), imports (staging-kopier av input-bilderna). Pr. post en størrelse i bytes og to knapper: „vis i Hittar" og „flyt til papirkurv". Det er INGEN automatisk rensning — appen sletter intet selv; du beslutter pr. post.

Når disken blir fuld. Især logs samles (en JSONL pr. trænings-forsøg, plus _qualityMetrics.json); exporterne också (PLY 100 % rå data, en pr. eksport). Også användbar efter et crash, hvor imports-staging-mappen har gamle kopier av input-bilderna liggende (se „disk-pressure incident" i dev_v549f-needle-reduction.md).

W7Knappen „Show in Hittar"

VAR

Header øverst til højre i storage-browser-vinduet.

TEKNISKT

Åbner hele RadianceKit-mappen (~/Documents/RadianceKit/) i Hittar, så du kan se mappestrukturen direkte og också manipulere den med Hittar selv. Handlingen åbner et nyt Hittar-vindue og skifter inte til app-sandbox-containeren — ~/Documents/RadianceKit/ är det regulært app-tilgængelige Documents-domæne, ingen sandboxed-container-sti.

W8Knappen „Refresh"

VAR

Header, vid siden av Hittar-knappen.

TEKNISKT

Udløser en baggrunds-scanning, der kører på en bruger-initieret asynkron task, så scanningen av store mappetræer inte blokerer UI'en. Selve gennemgangen går hver kendt undermappe (Logs, Exports, Scenes, Captures, Imports) genom og genererer en storage-post pr. direkte barn. Pr. post bestemmes den rekursive størrelse — helst det faktiske diskforbrug (inklusive APFS-hardlinks-sharing) med fallback på den logiske filstørrelse.

W9List (storage-poster)

VAR

Hovedindhold under headeren.

TEKNISKT

Liste med detta layout pr. linje: kategori- specifikt SF-symbol-ikon (dokument for logs, upload-pil for exports, terning for scenes, tray for imports), navn + undertitel (kind-label + formateret modifikations-dato), bytes-counter til højre (højrejusteret, monospaced), reveal-knap (forstørrelses- symbol), trash-knap (papirkurv). Sortering: primärt efter kind (scenes først, så exports, logs, captures, imports, other), sekundært efter modifikationsdato faldende (nyeste øverst). Om scanningen stadig kører, visar stedet i stedet et „Scanning…"- fremskridt. Om intet blev fundet, en empty-state-visning med tray-ikon.

W10Row-knap „Reveal in Hittar"

VAR

Pr. linje, forstørrelses-symbol til højre.

TEKNISKT

Åbner Hittar og vælger den specifikke post (fil eller mappe). Forskel fra W7: W7 åbner rod-mappen; W10 markerer præcis denna ene post. Praktisk workflow: identificér en stor post, klik på forstørrelsen, kopiér den så f.eks. til et eksternt volume.

W11Row-knap „Move to Trash"

VAR

Pr. linje, papirkurv-symbol til højre for forstørrelsen.

TEKNISKT

Udløser bekræftelses-dialog-boksen (W12). Først efter bekræftelse kører macOS-standard-operationen „flyt til papirkurv" (altså reversibel, ingen direkte sletning). Efter vellykket trash fjernes posten fra listen, og total-byte-counteren opdateres. Vid fejl indkobles en modal fejldialog.

W12ConfirmationDialog (slette-bekræftelse)

VAR

Udløses av W11, visas som macOS-sheet.

TEKNISKT

Standard bekræftelsesdialog med dynamisk titel „Delete <navn>?" og en besked-linje, der eksplicit påminder om, at posten lander i papirkurven og kan gendannes derfra (tills papirkurven tømmes). To knapper: „Move to Trash" som destruktiv handling (vist rødt) og „Cancel" med automatisk Esc-binding. Dialogen er non-modal i den forstand, at den kun blokerer detta vindue, inte hele appen — det er macOS-standard for reversible sletninger.

Pareto Dashboard (W13–W22)

Tom tilstand (efter første åbning) — empty-state med call-to-action „Open Reports Folder…". Datapunkterne optræder, så snart trænings-reports er indlæst, se nästa shot.

Header-toolbar visar „129 reports of 129" (alle reports i den valgte mappe blev parsed med succes — 21 yderligere filer kunde inte parses pga. ældre format, se hint-listen til højre). Akser: X-Axis-vælger på Gaussians, Y-Axis-vælger på PSNR (dB). Scatter-plot: grønne punkter = Classic-strategi, blå punkter = MCMC. Den stiplede Pareto-front- linje løber langs de bedst opnåede PSNR-värden og plateauer omkring PSNR≈30 dB fra ca. 500K gaussians. Filter-chips til højre: 7 scener (bicycle, bonsai, family, flowers, kitchen, stump, truck), 2 strategier (classic, mcmc), 3 Mip-splatting-muligheder (All, On, Off). I øjeblikket er alle filtre åbne, därför den tætte punkt-klynge.

Vad det er: Ett multi-run-sammenligningsværktøj. Du har i fortiden tränat flere scener eller samme scen med olika presets — hver av dessa træningskørsler producerer (om du har givet –benchmark med eller kaldt via benchmark-funktionen) en JSON-report-fil, der bl.a. innehåller final-PSNR, SSIM, LPIPS, gaussian-count og wallclock-tid. Dashboardet indlæser en hel mappe av sådanne reports samtidigt og plotter dem som 2D-scatter med valgbare akser. Derudover tegnes Pareto-fronten (mængden av inte-dominerede punkter) som stiplet linje.

Efter du har oprettet mindst tre eller fire trænings-reports. Med færre punkter er frontier-linjen inte sigende. Typisk use-case: du har prøvet at rekonstruere en outdoor-scen og har spillet P3 Balanced (Classic), P4 Quality (Classic), P7 MCMC Quality og P9 Outdoor (tuned) genom efter hinanden — nu vil du vide, vilken konfiguration der leverer bedste PSNR pr. sekund träningstid, eller vilken der kræver færrest gaussians til given PSNR.

Begge akser kan frit vælges (X-akse:,, psnr, ssim, lpips, …; Y-akse ligeså). Pareto-front-logikken i ParetoFront2D.indices vid for hver metrik, om „mindre = bedre" (f.eks. LPIPS, Loss, Time) eller „større = bedre" (PSNR, SSIM) — linjen løber altså alt efter akse-valget fra nederst til venstre til øverst til højre eller fra øverst til venstre til nederst til højre, altid langs den bedste opnåede kombination. Ett punkt er Pareto-optimalt, om INTET andet punkt i BEGGE dimensioner er mindst lige så godt (altså intet andet dominerer det). Pareto-optimale punkter ligger på linjen, andre punkter til højre/over (alt efter akseorientering). Punkter PÅ linjen er de ægte kandidater til „bedste preset"; punkter LANGT fra linjen er spildt träningstid.

Du kan begrænse valget til en bestemt scen (om du f.eks. kun vil sammenligne outdoor-runs), til en bestemt strategi (Classic eller MCMC), eller Mip-splatting til/fra (relevant efter fase Q1.5, hvor Mip förblir som opt-in advanced flag).

Du har tre reports for „truck"-scenen under ~/Documents/RadianceKit/Reports/: Run A (P4 Quality, 40K iter, 524K Gs, 105 s, PSNR 23.4), Run B (P7 MCMC, 200K iter, 150K Gs, 693 s, PSNR 24.6), Run C (P9 Outdoor, 100K iter, 1.25M Gs, 312 s, PSNR 25.8). Sæt X-aksen til trainingTime, Y-aksen til PSNR. Run B ligger øverst til højre, Run C endnu længere mod øverst til højre, Run A nederst til venstre. Pareto-fronten forbinder A og C — begge inte-dominerede. Run B er „lost" (C er bedre i både time OG PSNR). Indsigt: for „truck" er MCMC-default'en inte værd det; enten snabb+ok (A) eller lang+meget god (C). Gem konfigurationen fra C som egen preset (Inspector → I1 Save Preset).

Nästa handling: Gem bedste konfiguration som preset. Konkret: kig på Pareto-punkterna (hover visar PSNR/SSIM/LPIPS/Gs/ Time i tooltippet), beslut vilken time-vs-quality-tradeoff der passer dig bedst, åbn den tilhørende report (filnavnet innehåller run-timestampet), kopiér dens tränings-konfiguration i en ny run eller gem den efter nästa trænings-session som preset via Inspectoren.

W13Knappen „Open Reports Folder…"

VAR

Toolbar øverst til venstre.

TEKNISKT

Åbner en mappe-vælger med opfordringen „Select a folder containing benchmark .json reports". Efter bekræftelse kører en baggrunds-task, der parser alle .json-filer i mappen sekventielt. Fejlagtige reports (defekt JSON, forkert skema) samles og visas nederst i sidebaren som „N file failed to parse" — intet crash. Om der kommer et andet klik, mens en første load stadig kører, afbrydes den tidligere task, så der inte skrives to resultater ind i state samtidigt.

Også via CLI: –dashboard-dir /sti/til/reports indlæser mappen direkte vid app-start.

W14Vælger „X-Axis"

VAR

Over charten, til venstre.

TEKNISKT

Menu-vælger med alle tilgængelige metrik-akser i dashboard-modulet (PSNR, SSIM, LPIPS, gaussian-count, träningstid og så videre). Default er gaussian-count. Vid skift nulstilles det hoverede punkt, fordi en hidtil highlightet position i det gamle akse-koordinatsystem inte længere giver mening efter akseskift. Vælgeren er begrænset til indholdsbredden, så den inte spænder over hele bredden.

W15Vælger „Y-Axis"

VAR

Over charten, vid siden av X-Axis.

TEKNISKT

Identisk med W14, bortset fra at default er PSNR. Akse-valget gemmes uafhængigt, så brugeren också kan vælge sludder-kombinationer (X=PSNR, Y=PSNR — ville kaste alle punkter ned på en diagonal). Sådanne kombinationer fanges dock inte; bevidst beslutning, fordi en sammenligning „SSIM vs PSNR" sagtens kan være interessant for att se, hvor konsistent metrikkerne opfører sig.

W16Toggle „Show Pareto Front"

VAR

Til højre for akse-vælgerne.

TEKNISKT

Standard macOS-toggle. Når aktiv, tegnes ud over punktskyen i Pareto-charten en linje med den beregnede 2D-Pareto-front. Stil: stiplet (stregmønster 4–4), grå halvtransparent, linjestyrke 1,5 pt. Pareto-beregningen kører på hovedtråden — vid det typiske antal reports (≤ ~50) är det problemfrit snabbt. Når toggle er fra, udelades linjen, så kun de nøgne punkter står.

W17Chips „Scene"-filter

VAR

Højre sidebar i dashboard-vinduet.

TEKNISKT

Filter-chips for hver scen, der optræder i de indlæste reports. Eget flow-layout, der automatisk ompakker chips i flere linjer, så snart bredden er udnyttet. Aktive chips får accent-baggrund, inaktive en neutral standard-material-baggrund. Multivalg er muligt (set-semantik); om ingen chip er valgt, gælder alle scener som „lukket ind" — dvs. set-logikken er „tomt valg = alt", inte „tomt valg = intet".

W18Chips „Strategy"-filter

VAR

Under scen-filteret i sidebaren.

TEKNISKT

Præcis som W17, men for trænings-strategier — typiskt de to värden „classic" og „mcmc", afledt fra strategy- feltet i benchmark-report-JSON'erne. Hjælpsom, om du har blandet reports fra begge strategier og kun vil se den ene type (f.eks. „vis kun MCMC-runs, fordi jeg har udelukket Classic").

W19Chips „Mip-Splatting"-filter

VAR

Under strategy-filteret i sidebaren.

TEKNISKT

Treværdigt filter (i stedet for set som W17/W18): „All" / „On" / „Off". Baggrund: Mip-splatting blev evalueret i fase Q1.5 som eksperimentel multi-skalering, og den endelige verdict var „ingen pæn win gennemgående; beholdt som opt-in flag". Når du laver Mip-on/off-sammenligninger, vil du ofte kunde adskille meget skarpt. Derfor det dedikerede ternære filter med tilstandene „lad alt genom", „kun Mip til", „kun Mip fra". Sidebar-sektionen indkobles kun, om der er mindst én Mip-report OG mindst én inte-Mip-report i data-mængden (annars giver filtreringen ingen mening).

W20ChipButton (filter-toggle, all/on/off)

VAR

Helper-component, bruges i W17/W18/W19.

TEKNISKT

Minimalistisk knap-wrapper. Indhold: label-tekst med caption-skriftgrad og padding 10 horisontalt / 5 vertikalt. Baggrund betinget: när aktiv → app-accentfarve med hvid tekst; annars neutral standard-material-baggrund med sort tekst. Formen är en capsule (pilleformet). Plain-buttonstyle, så capsule-materialet inte overdækkes av en system-border.

W21Chart (Pareto-scatter)

VAR

Midten av dashboardet.

TEKNISKT

Swift-Charts-diagram med to lag: 1. et punkt pr. report — position fra de valgte X- og Y-metrikker, farve efter strategy, symbol efter Mip-status. Symbol-størrelse normalt 80, highlightet 200 (när ID svarer til den aktuelt hoverede report). 2. en linje for Pareto-fronten, kun om toggle er tændt.

Chart-overlay: et transparent rektangel registrerer musebevægelse; pr. frame bestemmes den euklidisk nærmeste punktposition i plot-frame, og den hoverede report opdateres, om distancen er under 24 px (annars nulstillet). Sådan får du tooltippet uden klik — hover rækker.

W22Tooltip (hover-detalje)

VAR

Under charten, indkoblet vid hover.

TEKNISKT

Horisontalt stack: scen-navn (headline), strategy- tag (caption), separator-linje, så PSNR/SSIM/LPIPS/Gs/Time-metrikker i hver en lille vertikal gruppe (label + monospaced värde). Om Mip var aktiveret, dessutom et „Mip"-capsule-tag i accentfarve. Baggrund halvtransparent blur, afrundet rektangel med 8 pt radius. Visas kun, när musen faktisk er over et punkt. Forsvinder automatisk vid forlading.

Holdout Analysis (W23–W29)

Tom tilstand med empty-state og call-to-action „Open transforms.json…". Accepterer NeRF-Studio- og Instant-NGP-format.

Tom tilstand (efter første åbning) — kamera-markørerne optræder, så snart en transforms.json er indlæst, se nästa shot.

Header visar indlæst fil (transforms_train.json) og cam-count („100 cameras"). Venstre sidebar: strategy-vælger med to muligheder — Angular (longitudinal) aktiv (justerer folds efter længde-/breddesektorer på sfæren, så hver test-fold er geometrisk tæt) vs Linear (round-robin) (rækkefølge-baserat, alle k'te frames som test-sæt). k-Folds-slider står på 5, test-fold-vælger på fold 1. Export-knap genererer en fold-assignment.json til Nerfstudio/Instant-NGP. Midter-panel: 3D-globe-projektion av alle 100 kameraer — grønne punkter = train, røde punkter = aktuel test-fold (fold 1 med 20 kameraer). Højre sidebar (Angular Correlation): pr. fold 20 cams + Mean Nearest Angle (fold 1: 7.9°, fold 2: 7.8°, fold 3: 7.7°, fold 4: 7.0°, fold 5: 6.3°) — mindre värde betyder, at kamerorna inden for denna fold ligger tæt sammen, altså at holdout-splittet er rumligt kohærent.

Vad det er: En 3D-visualizer for din kamera-arrangement med cross-validation-logik. Du indlæser en transforms.json (standardformatet fra Nerfstudio / Instant-NGP for kameraposer), appen læser alle kameraer, projicerer deres kigge-retninger på en enhedskugle og visar dem som små kugle-markører på en virtuel globus. Därefter opdeler den kamerorna i k folds (efter valgt strategi: angular eller linear), markerer grønt for træningsdelen og rødt for testdelen (holdout) og beregner pr. fold en angular-correlation-score, der fortæller dig, hvor langt test-folden ligger fra trænings-folden i kigge-vinkel-rummet.

Når du vil lave holdout-evaluering — altså: hvor godt generaliserer din model til usete kigge-vinkler? Standard i træningen er „every-8th view som holdout" (Mip-NeRF360-konvention), men det är en meget lineær opdeling. Om dine bilder f.eks. er tidsmæssigt klyngede (først én side av objektet, så den anden), er „every-8th" inte repræsentativ — en tilfældig sekvens-position lander i testen, men alle dens naboer er i træningen, det er for lätt. Med „angular" stratificerer man i stedet over kigge-vinkel-rummet: hver fold innehåller kameraer fra alle dele av orbitten, så testen virkelig prøver generaliserings-huller.

Angular vs Linear: - Angular (standard): opdeler kamerorna efter longitudinalvinkel (φ-koordinat omkring Y-aksen) i k lige sektorer. Fold 0 er kameraer med φ ∈ [0°, 360/k°), fold 1 de nästa, og så videre. Fordel: hver fold dækker en delegnet av orbitten; test-folden er rumligt kompakt, men bredt fordelt over verdens-datasættet. God til klassiske orbit-optagelser. - Linear (round-robin): fold-index = (image_index modulo k). Det är den simple „every-k-th"-opdeling. Fungerer, om billedrækkefølgen ingen spatial bias har (f.eks. tilfældigt sorterede droneoptagelser). Fungerer dårligt, när bilderna klyngеr tidsmæssigt.

I 3D-globussen ser du straks: grønne punkter (träning) og røde punkter (test). Om de røde punkter alle klynger sig i et hjørne, er holdout dårlig (ingen god generaliserings-test). Om de ligger jævnt mellan de grønne, är den god. Angular-correlation- scoren pr. fold (højre sidebar, i grader) fortæller dessutom: mindre värde = testen er tæt på træningen (hver test-kamera har en nær tränings-kamera, let test); større värde = testen er langt fra træningen (hårdere generalisering).

Du har optaget din truck-scen med 251 bilder, eksporterer via menupunkt M33 (Export SfM transforms.json) en nerfstudio-fil. Åbn holdout-vinduet (⇧⌘H), indlæs JSON'en via „Open transforms.json…", kig på globussen. k=5 (default) giver dig 5 folds. Klik på „Fold 3" — se, om de røde markører er nogenlunde jævne. Om ja: „Export fold-assignment.json", læg den eksporterede fil i reports-mappen, og vid nästa training-run med –benchmark (eller tilsvarende Inspector-inställningar) bruges præcis denna fold-opdeling som test-holdout — i stedet for standarden „every-8th".

W23Knappen „Open transforms.json…"

VAR

Toolbar øverst til venstre.

TEKNISKT

Åbner en filvælger, begrænset til JSON-filer. Efter bekræftelse indlæser holdout-modulet filen. Loaderen parser både nerfstudio-formatet (kamera-intrinsics plus liste over frames med billedstier og transform-matrix) og instant-ngp-formatet (samme opbygning). Pr. frame udtrækkes kigge-retningen fra transform-matricen (kameraets z-akse i lokalbasis) og gemmes. Om parsning fejler, visas en fejlmeddelelse i status-området.

Også via CLI: –holdout-file /sti/til/transforms.json starter vinduet direkte med indlæst fil.

W24Vælger „Strategy" (angular/linear)

VAR

Venstre sidebar, øverst.

TEKNISKT

Radio-vælger med to muligheder: Angular og Linear. Strategy-skift udløser automatisk en gen-beregning av folds. Kigge-retningerne är en liste over 3D-enhedsvektorer på sfæren; angular-strategien projicerer dem på longitudinalvinklen φ og sorterer, linear-strategien laver bare en modulo-opdeling over frame-index.

W25Slider „k Folds"

VAR

Venstre sidebar, i midten.

TEKNISKT

Slider fra 3 til 10, skridtstørrelse 1. Vid ændring udløses fold-beregningen automatisk, så folds-listen, train/test-indices og pr.-fold-scoren beregnes med det samme. Den valgte värde visas som monospaced-digit-tekst til højre for labelet.

Tommelfingerregel: k=5 er standard (giver dig 20 % test pr. fold, vilket er almindeligt for cross-validation). k=10 om du har meget data og brug for flere folds til statistisk sigende värde. k=3 om du har lidt data.

W26Vælger „Test Fold"

VAR

Venstre sidebar, under k-slideren.

TEKNISKT

Menu-vælger. Muligheder er dynamisk 0..<k, label „Fold 1" til „Fold N" (altså 1-indexed i UI'en, 0-indexed internt). Om den tidligere valgte index er ≥ k (f.eks. fordi du har reduceret k fra 10 til 5), nulstilles den automatisk til 0. Den valgte test-fold visas rødt i globussen, alle andre grønt.

W27Knappen „Export fold-assignment.json"

VAR

Venstre sidebar, nederst.

TEKNISKT

Åbner en gem-dialog med default-filnavn fold-assignment.json. Efter bekræftelse koder holdout-modulet den aktuelle opdeling til et JSON-skema (per-frame fold-tildeling plus strategy-meta-blok). Denne fil kan så gives med til nästa träning med –benchmark, så samme holdout bruges til den endelige metrik-evaluering. Skrivefejl visas som fejltekst; succes i grøn tekst som „Saved to (filename)".

W28SCNView (3D camera globe)

VAR

Midter-panel i holdout-vinduet.

TEKNISKT

SceneKit-globus-view. Scenen består av: en wireframe-kugle (radius 1.0, 36 segmenter, mørkegrå), tre farvede akse-stumper (rød/grøn/blå for X/Y/Z, hver 1.2 lang) og pr. kamera en lille markerkugle (radius 0.03) vid den tilsvarende kigge-retnings-position på enhedskuglen (let udenfor, så den inte försvinner I wireframe-kuglen). Markørerne genopbygges IKKE vid hver fold-ændring — genopbygning er kun nødvendig, när frame-listen ændres (altså när en ny JSON indlæses). I stedet kører en in-place-opdatering av materialefarverne pr. update: rødt for test-index, grønt for träning, lysgrå om hverken eller. Sådan förblir slider-tikker performante också vid N > 1000 kameraer.

Kamera-styringen er aktiveret — du kan rotere globussen med musen, zoome, panorere. Belysning sørger for, at markørerne inte ser flade ud. Baggrund er mørkegrå.

W29FoldCard (tap to select fold)

VAR

Højre sidebar, „Angular Correlation"-sektion.

TEKNISKT

Pr. fold en kort-view — afrundet rektangel med 6 pt radius, padding 10, vertikalt layout med to linjer (øverst „Fold N" + kamera-antal, nederst „Mean nearest angle:" + värde i grader). Baggrundsfarve betinget: aktiv fold = accentfarve halvtransparent, inaktive = neutralt standard-material. Tap vælger folden, og globussen farver om live.

„Mean nearest angle"-scoren är den gennemsnitlige mindste vinkel pr. test-kamera til den nærmeste tränings-kamera (i radian internt beregnet, vist i grader i UI'en).

BayesOpt Console (W30–W39)

Tom tilstand med search-space-vælger (RadianceKit defaults (6-dim)), trial-budget-slider (default 40), random-seed (42) og tre empty-panels for convergence-chart, trial log og search- space-parameter-liste.

Tom tilstand (efter første åbning) — convergence-chart og trial-tabel fylder sig, så snart en run er startet, se nästa shot.

Status øverst til højre „Finished — best 0.9943 after 40 trials". Venstre sidebar: search-space- vælger på RadianceKit defaults (6-dim), trial-budget 40, random seed 42. Parameter-liste visar de seks hyperparametre, der ska tunes, med deres værdiområder: mipSmoothing3DScale [0.05, 0.5], mipFilter2DVariance [0.1, 0.6], densifyGradThreshold [5e-07, 5e-06], ssimWeight [0.05, 0.5], mcmcNoiseScale [1e-05, 0.0001], mcmcRelocationInterval [50, 200]. Midt: convergence-chart (X = trial-index 1–40, Y = objective value 0–1) — grå punkter = initial samples (LHS), blå punkter = BayesOpt-acquisition, orange punkter = restart-trials (#22 og #31). Bedste-värde-linjen stiger stejlt til trial ~7, därefter kun marginal forbedring til trial 15, fra da av fladt plateau vid 0.99+. Højre sidebar: trial-log #1–#34 med score + tag (init/bo/restart). Save- Best-Config-knappen øverst til højre skriver bayesopt-best.json.

Vad det er: En Bayes-optimerings-konsol til hyperparameter-søgning. Bayes-Opt är en automatisk metode, der forsøger at hitta det optimale punkt for en ukendt funktion med så få experiment som muligt — typiskt: „vilken kombination av mcmcMaxGaussians, capMultiplier, ssimWeight og gradThreshold giver den bedste PSNR for min scen-klasse?" I stedet for et grid på 6^4 = 1296 trials prøver Bayes-Opt ca. 40–100 informerede trials og kommer dermed tæt på optimum.

Vigtigt: Den aktuelt leverede version i appen kører inte optimeringen mod ægte trænings-runs (det ville tage dage), men mod et syntetisk demo-objektiv — et multi-modalt landskab med hill-climbing-karakter plus let noise. Det er bevidst sådan: vinduet ska visa dig optimizerens adfærd (konvergens-forløb, sample-punkter, best-so-far) og lade dig forstå search-space- definitionerne. Til ægte trænings-drevne BayesOpt-kørsler (som udført i fase Q7 for scen-class-presets) bruges et separat offline CLI-workflow; vinduet er live-UI-varianten.

Tre anvendelses-tilfælde: 1. Du vil forstå, hvordan BayesOpt arbejder — så start en demo-run og iagttag convergence-charten. 2. Du planlægger en ny scen-klasse (f.eks. „akvarier" eller „antikke møbler"), som de indbyggede 10 presets inte passer perfekt til. Definér mentalt et søgerum, tjek det her med „Bowl demo" eller „Densify"-preset, eksportér så best-config som JSON og brug det som startpunkt for en ægte trænings-run. 3. Du vil inspicere de default-search-spaces, der er defineret i RKBayesOpt-pakken (Mip-subset, RadianceKit defaults) — de listes i parameter-panelet i venstre sidebar.

- Convergence-chart (midter-kolonnen): Y = bedste hidtil opnåede objective-funktion-värde. X = trial-index. I starten stejlt stigende (BayesOpt prøver de initial-samples tilfældigt, några av dem er heldige), därefter tiltagende fladt, fordi nær-optimum-regionen er udtømt. Om linjen förblir flad i 20+ trials, kan du stoppe kørslen — flere trials giver intet mere. De enkelte punkter i charten er de individuelle trial-värden (altså inte „best so far"), farvet efter fase: grå = initial sample, blå = bayesopt acquisition, orange = restart. - Trial-tabel (højre kolonne): #1, #2, #3, … hver med värde og fase-tag. Det hidtil bedste trial er markeret med en gul stjerne. Ud fra tabellen kan du identificere best-trial og se dets parameter-värden senere vid eksport. - Search-space-inspector (venstre sidebar): visar for det valgte preset alle parameter-navne og deres søgeområder [lo, hi]. Om du står vid presetet „RadianceKit defaults (6-dim)", ser du f.eks. „densifyGradThreshold [5e-7, 5e-6]" — altså log-uniform mellan dessa to värden.

Vælg preset „RadianceKit defaults (6-dim)", trial-budget 40, seed 42. Klik „Start". Iagttag: de første 8 trials er grå (initial samples, LHS-Latin-Hypercube), de følgende blå (BayesOpt-erhvervet). Convergence-charten blir stejl til trial ~15, därefter flader den ud. Vid trial ~30–40 stabiliseres den bedste värde. Klik „Save Best Config" — en bayesopt-best.json gemmes med preset-navn, trial-index, värde og de dekodede parameter-värden. Denne JSON kan du så manuelt overtage i din preset-definition.

W30Knappen „Start"

VAR

Toolbar til venstre, i idle/finished-state.

TEKNISKT

Nulstiller trial-listen, skifter til running-state, genererer en ny run-ID (til stale-detection vid flere start-klik) og opretter en frisk pause-gate. Därefter starter en baggrunds-task, der kører optimizeren som asynkron stream. Initial- samples-størrelsen følger av min(8, budget / 4 + 1) — altså typiskt 8 Latin-Hypercube-samples vid budget ≥ 28, færre vid lille budget. Trial-updates modtages inkrementelt og vedhæftes listen. Stale-run-beskyttelse: om et andet start-klik i mellemtiden sætter run-ID på ny, kastes updates fra den gamle run væk.

Primary-action-stil til den prominente knap-look.

W31Knappen „Pause"

VAR

Toolbar til venstre, i running-state.

TEKNISKT

Sætter pause-gate aktiv og skifter til paused-state. Den egentlige effekt: runneren venter i et 50-ms-polling-loop, före den evaluerer nästa objective-funktion. Det betyder, at et igangværende trial føres til ende (det er syntetisk og varer kun mikrosekunder), men intet yderligere trial startes. Så snart resume kører, fortsætter den, hvor den slap.

W32Knappen „Stop"

VAR

Toolbar til venstre, i running- og paused-state.

TEKNISKT

Afbryder runner-tasken, nuller referencen, løser pause-gate (om stadig paused), og skifter til finished-state (om trials finns) eller idle-state (om ingen). De allerede beregnede trials förblir synlige i listen — stop sletter dem inte. Destruktiv knap-rolle visar knappen rød, fordi den afbryder kørslen.

W33Knappen „Resume"

VAR

Toolbar til venstre, i paused-state.

TEKNISKT

Løser pause-gate og skifter tilbage til running-state. Runner-tasken kører allerede (den venter jo i polling-loopet); så snart loopet bemærker, at pausen er ophævet, kører den videre og starter nästa trial.

W34Knappen „Save Best Config"

VAR

Toolbar til højre, altid synlig (men deaktiveret, om ingen bestTrial finns).

TEKNISKT

Åbner en gem-dialog med default-filnavn bayesopt-best.json, begrænset til JSON. Efter bekræftelse bygges en payload-dictionary: preset-navn, trial-index, värde (objective- score), parametre (dictionary av dekodede parameter-navne → värden). Dekodningen projicerer de normaliserede søgerum- koordinater i [0,1]^d tilbage til det oprindelige værdiområde (med log-uniform/linear/integer-skalaer tilsvarende). JSON-output er pretty-printed med sorterede keys. Vid skrivefejl ignoreres det (i den aktuelle demo-version) stille — ingen error-UI, fordi det är en demo-sti.

Knappen förblir grå, så længe ingen trial er kørt.

W35Vælger „Search Space"-preset

VAR

Venstre sidebar, øverst.

TEKNISKT

Menu-vælger med fire preset-muligheder: - „RadianceKit defaults (6-dim)" — det fulde standard-søgerum med alle Q7-hyperparametre. - „Mip subset (2-dim)" — kun mipSmoothing3DScale [0.05, 0.5] log-uniform og mipFilter2DVariance [0.1, 0.6] linear. Nyttig, om du vil tune Mip-splatting for en scen-klasse. - „densify-until + ssim-weight + grad-thresh" — tre densify-relevante parametre (densifyGradThreshold log-uniform, ssimWeight linear, densifyUntilIter integer). - „Bowl demo (1-dim)" — pædagogisk single-parameter-søgerum til „sådan virker BayesOpt"-demoer.

Mens en kørsel er aktiv, kan søgerummet inte skiftes (ville forvirre optimizeren).

W36Slider „Trial Budget"

VAR

Venstre sidebar, under search-space-vælgeren.

TEKNISKT

Slider fra 10 til 200, skridtstørrelse 5. Default 40. Det betyder: BayesOpt måste maksimalt lave N trials. Heraf er de første par initial samples (Latin-Hypercube), resten er ægte BayesOpt-trials. Tommelfingerregler i praksis: et søgerum med d dimensioner kræver ca. 10d til 20d trials for et godt optimum. Vid 6-dim defaults altså 60–120, vid 2-dim Mip-subset 20–40, vid 1-dim Bowl-demo 10–20.

Under kørslen er slideren deaktiveret.

W37Slider „Random Seed"

VAR

Venstre sidebar, under budget-slideren.

TEKNISKT

Slider fra 1 til 100, skridtstørrelse 1. Default 42. Seedet sendes både til de initiale Latin-Hypercube-samples og til noise-komponenten i demo-objective. Reproducerbarhed: samme seed + samme søgerum + samme budget giver præcis identisk trial-sekvens. Nyttig til „får alle dine kolleger samme kørsel, om de bygger demoen efter?". Under kørslen deaktiveret.

W38Chart (convergence)

VAR

Midt-kolonnen i vinduet.

TEKNISKT

Swift-Charts-diagram med to lag: 1. en linje for „best-value-so-far" pr. trial — en monotont stigende eller konstant kurve i accentfarve. 2. et punkt pr. trial med den individuelle objective-värde, farvet efter fase. Symbol-størrelse 40. Tre fase-labels: „init" (grå), „bo" (blå), „restart" (orange).

En lille legende visar fase-farverne øverst til venstre. Om trial-listen er tom (före første start), visas i stedet en empty-state-visning med chart-ikon og hintet „Press Start to begin a BayesOpt run.".

W39Table (trial log)

VAR

Højre kolonne i vinduet.

TEKNISKT

Scroll-område med lazy stablede trial-linjer. Pr. linje et horisontalt stack: trial-nummer (3-cifret monospaced, til venstre), värde (monospaced, højrejusteret, 70 pt bred), fase-tag (capsule, fyldt med fase-farve vid 25 % opacity), valgfrit en gul stjerne, om detta trial är det aktuelt bedste. En auto-scroll-mekanisme springer automatisk til enden, så snart et nyt trial kommer til — så du kan medlæse live-forløbet i skærmens bund uden selv at scrolle.

Hovedvindue: loss-forløb og gaussian-count (I39–I41, krydshenvisning)

Tre av Inspector-visningerne i hovedvinduet fortjener en egen forklaring, fordi de ses konstant under en kørende träning, og der er viktiga tommelfingerregler for, hvornår forløbet ser sundt ud. Visningerne er i Inspectoren under „Loss Chart"-sektionen (se kapitel 2 — Inspector) og supplerer holdout-analysen fra hjælpevinduet ovenfor.

Hvornår er loss-kurven sund? En sund loss-kurve visar tre faser: (1) Warmup — i de første 200–500 iterationer falder loss'en stejlt fra højt (typiskt 0.15–0.25 for L1+SSIM-kombineret afhængigt av scenen) til ca. halvdelen. Om loss'en IKKE falder i denna fase, er input som regel forkert (bilder defekte, SfM-positioner dårlige, antal initial-gaussians for lille). (2) Densification — mellan ~500 og densifyUntilIteration (klassisk 15K, MCMC til 20K eller 25K) falder loss'en videre, ofte med små spring nedad, när densify- operationerne indsætter nye gaussians, og optimizeren udnytter dem. Gaussian-count stiger i denna fase. (3) Förfining — därefter kører loss'en ud i en fladere hale. Typiske slutværdier: Tanks-&-Temples Truck med P4 Quality lander vid L1 ≈ 0.023, Horse med Full Classic V546 vid L1 ≈ 0.0230, outdoor-Mip-NeRF360-scener ofte dårligere (0.04–0.07).

Vad betyder et plateau? Ett plateau (loss-kurven løber horisontalt over flere tusinde iterationer) har to fortolkninger: (a) modellen er konvergeret, yderligere träning giver intet mere — det är den gode situation. (b) Modellen er stuck (lokalt minimum, dårlig gradient-information, et cap vid buffer-grænsen) — den dårlige situation. Begge ser identiske ud i charten. Skelnen: kig på gaussian-count. Om den också er flad OG tæt på MCMC-cap'et (f.eks. 150K av 150K vid .fullMCMC), er du vid grænsen — enten hæv cap'et eller acceptér plateauet. Om gaussian-count stadig vokser, men loss'en inte falder, hænger den fast.

Hvornår afbryde vs videretræne? Tommelfingerregel: 10K iterationer uden forbedring av min-loss → afbryd, yderligere iterationer er spildt. Før: kan du via Cmd+T (training-menuen → Continue Training → +5K iterations) stadig hænge en forlængelse på, om du ser grænsemæssig forbedring. Advarsel: vid MCMC er plateauet ofte ægte — cap'et är den naturlige grænse.

Gaussian-count-plateau er IKKE et „færdig"-signal. Det betyder kun, at MCMC har nået cap'et, eller at Classic densification er udtømt. Det egentlige „færdig"-spørgsmål stilles først av holdout-analysen — PSNR/SSIM/LPIPS på et uafhængigt test-sæt, evalueret i holdout-vinduet (W23–W29) eller via –benchmark-flag.

PSNR/holdout er sandheden, loss kun proxy. Loss'en er en relativ metrik: den falder, mens din model tilpasser sig trænings-views. En lav loss betyder dock inte automatisk god model — om modellen har lært trænings-bilderna udenad (overfitting), ville loss'en være lille, men PSNR på usete views (holdout) ville være dårlig. Derfor: til den endelige kvalitetsbedømmelse kig altid på holdout-metrikker, inte på end-loss alene.

Tommelfingerregel-boks

- User Guide og Keyboard Shortcuts er statisk hjælp — vid stikordsspørgsmål snabbt, til dybde brug denna manual. - Manage Storage åbnes, så snart disken falder under 10 % fri plats. Logs og imports-staging er de sædvanlige syndere. - Pareto Dashboard er først meningsfuldt efter mindst tre eller fire trænings-reports. X-akse = omkostninger (time / Gs), Y-akse = kvalitet (PSNR / SSIM). Pareto-fronten visar de effektive kombinationer. - Holdout Analysis bruges, före du offentliggør PSNR-benchmarks med andre — det sikrer dig, at dit test-sæt virkelig er repræsentativt. - BayesOpt Console er primärt et lærings- og inspektions-værktøj til søgerum-definitioner. Til ægte trænings-drevet hyperparameter-tuning brug offline CLI-workflowen. - Loss-plateau og gaussian-count-plateau ska fortolkes adskilt. Cap-grænse er inte et „færdig"-signal. Ægte kvalitet måler kun holdout-PSNR. - 10K iterationer uden min-loss-forbedring → stop träning.