anomaly_eval op• 데이터 종류: video × video → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.anomaly_pixel_f1_max(scores, masks)(구현을 직접 호출하려면 import anomeval; anomeval.anomaly_pixel_f1_max(scores, masks), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("anomaly_pixel_f1_max"))
이상 점수 맵과 결함 마스크로부터 모든 임계값에 걸친 화소 단위 F1의 최댓값 (table).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
scores and masks are (n, H, W) (or lists / single 2-D maps); a pixel is predicted defective when its score is >= the threshold. The F1 = 2TP / (2TP + FP + FN) is evaluated exactly at every distinct score (sorted cumulative sums, no threshold grid); the highest threshold wins a tie. Returns f1, threshold, precision and recall at the maximum, n_pos and n_neg (pixels). It counts pixels, like the pixel AUROC, not regions (see anomaly_pro): a small defect weighs little however well it is found.
Raises ValueError on empty / mismatched / non-finite input, non-binary masks, or when the masks contain no defect pixel or no good pixel.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_patch_anomaly — py -3.11 examples/poc_patch_anomaly.py
table 를 입력으로 받는 것)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
anomaly_eval)anomaly_image_auroc · anomaly_pixel_auroc · anomaly_pro · anomaly_region_overlap · anomaly_image_f1_max · anomaly_operating_point
*Provenance: anomeval.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.