score op• Datenarten: labels2d × labels2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_score_card(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, tau: 'float' = 2.0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_score_card(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, tau: 'float' = 2.0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_score_card"))
Alle Maße auf einer Karte: Dice/Jaccard, VI/Split/Merge, Rand/ARI, Grenz-F, Hausdorff/HD95/ASSD, Über-/Untersegmentierung, Split/Merge/Missed/False/Matched und Anzahlen (seg_score_card).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`segcompare` には a = 真、b = 予測で渡す(split = 予測が真を切った量、merge = 予測が真を貼った量)。
値は float か int の平らな dict(表にそのまま並ぶ)。
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• segmentation_scoring_and_worlds — 分割の採点と真値つき合成世界 — どの物差しがどの壊れ方に盲目か
• 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_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py
table als Eingabe)score)seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match
*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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