seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_under_over_segmentation"))

Verwendung

Zählt Über- und Untersegmentierung als Vielfachheit der Mehrheitsentscheidung der Zuordnungstabelle (Levine & Nazif) (seg_under_over_segmentation).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

各予測(背景以外)を、最も重なる真(背景も候補)に帰属させる。真 i に帰属した予測の数 k_i が `pieces_per_true`、

`over` = Σ max(k_i − 1, 0)(1 つの真が何個に割れたか)。各真を最も重なる予測に帰属させ、予測 j に帰属した真の数 m_j が

`objects_per_pred、under` = Σ max(m_j − 1, 0)(1 つの予測が何個の真を抱えたか)。

背景に帰属した予測は `spurious(偽)、背景に帰属した真は missed`(欠落)に数える。

返り値: `over、under、spurious、missed、labels_true / pieces_per_true、labels_pred / objects_per_pred`、

`over_segmented_true(k ≥ 2 の真のラベル)、under_segmented_pred`(m ≥ 2 の予測のラベル)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• 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

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_object_counts_match · seg_score_card

*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION score op