anomaly_image_f1_max — SPC anomaly_eval op

• 데이터 종류: signal × signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.anomaly_image_f1_max(scores, labels)(구현을 직접 호출하려면 import anomeval; anomeval.anomaly_image_f1_max(scores, labels), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("anomaly_image_f1_max"))

사용법

이미지별 이상 점수와 양/불량 라벨로부터 모든 임계값에 걸친 이미지 단위 F1의 최댓값 (table).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

scores is a 1-D array (higher = more anomalous), labels the same length with 1 / True = defective; an image is predicted defective when its score is >= the threshold. Exact at every distinct score; the highest threshold wins a tie. Returns f1, threshold, precision, recall, n_pos and n_neg (images).

Raises ValueError on empty / mismatched / non-finite input, non-binary labels, or when all images carry the same label.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(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

같은 카테고리(anomaly_eval)

anomaly_image_auroc · anomaly_pixel_auroc · anomaly_pro · anomaly_region_overlap · anomaly_pixel_f1_max · anomaly_operating_point

*Provenance: anomeval.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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