anomaly_eval op• Datenarten: video × video → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.anomaly_pixel_f1_max(scores, masks) (die Implementierung direkt: import anomeval; anomeval.anomaly_pixel_f1_max(scores, masks); aus dem Register: opsspc.get("anomaly_pixel_f1_max"))
Bester Pixel-F1 über alle Schwellen aus Anomalie-Scorekarten und Defektmasken (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
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.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_patch_anomaly — py -3.11 examples/poc_patch_anomaly.py
table als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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