seg_rand — EMPROOF score op

• Data kinds: labels2d × labels2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_rand(a, b, ignore_label=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import segcompare; segcompare.seg_rand(a, b, ignore_label=None), registry से लेना हो तो opsemproof.get("seg_rand"))

उपयोग

Rand index, adjusted Rand index और adapted Rand error (CREMI / SNEMI)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

With n_ij the contingency table, a_i / b_j its row and column sums and N the pixel count:

• rand_index = fraction of pixel pairs on which the two agree (same/different);

• adjusted_rand_index = Hubert & Arabie's chance-corrected version (1 = identical, about 0 = independent);

• adapted_rand_error = 1 - F over pairs of distinct pixels: pair precision = (sum n_ij^2 - N) / (sum b_j^2 - N) — of the pairs the candidate puts together, the fraction the truth also puts together — and recall = (sum n_ij^2 - N) / (sum a_i^2 - N) (Arganda-Carreras et al. 2015). The - N removes each pixel's pair with itself. scikit-image's adapted_rand_error returns the same error, but its precision is divided by the truth pairs (its code sums the rows of the truth-by-test table), i.e. it is this recall; its docstring says otherwise.

Raises ValueError: as seg_contingency; fewer than 2 counted pixels.

उपयोग की विस्तृत guide

• emproof family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_em_split_merge_score — py -3.11 examples/poc_em_split_merge_score.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

इसी category के (score)

seg_contingency · seg_variation_of_information


*Provenance: segcompare.py — EMPROOF operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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