rmse — IMGMETRICS fidelity op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.rmse(a, b), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("rmse"))

사용법

평균 제곱 오차의 제곱근(화소값과 같은 단위).

식: sqrt(mse(a, b)). 검증과 실패 조건은 mse와 같다 -- 같은 형태 / 비어 있지 않음 / 유한, 을 만족하지 않으면 MetricContractError. 차원과 dtype은 묻지 않는다.

• 반환값: Python의 float. 입력이 [0, 1]의 float이면 값도 [0, 1], uint8 이면 0~255의 척도. "평균해서 몇 계조 어긋나 있는가"로 읽을 수 있다.

• data_range에 의존하지 않는 날것의 양이므로, 척도가 다른 2쌍의 rmse를 나란히 놓아도비교가 되지 않는다. 정규화한 지표가 필요하면 psnr 또는 ssim.

• 깊이, CT, 재투영 등 "화소값 = 물리량"인 경우에는, 그 물리 단위 그 자체가 된다.

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

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)

• grasp_pose — py -3.11 examples/grasp_pose.py

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_ct_fidelity — py -3.11 examples/poc_ct_fidelity.py

• poc_datacenter_thermal_field — py -3.11 examples/poc_datacenter_thermal_field.py

• poc_polarization_specular — py -3.11 examples/poc_polarization_specular.py

• poc_structure_4d_deterioration — py -3.11 examples/poc_structure_4d_deterioration.py

타입이 이어지는 다음 연산자(scalar 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(fidelity)

mse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

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

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