tid2013_published — IMGMETRICS `iqa` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_published() -> 'Dict[str, Tuple[float, float]]'(구현을 직접 호출하려면 import iqatid; iqatid.tid2013_published() -> 'Dict[str, Tuple[float, float]]', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("tid2013_published"))

사용법

공표된 순위 상관표 {metric: (SROCC, KROCC)}(14개).

출처: https://www.ponomarenko.info/tid2013.htm(Last changed 2015-03-23)의 "Ranking of compared metrics in accordance with Spearman / Kendall correlation with MOS", 배포물 readme의 TABLE III / IV와 동일. 키는 배포물 metrics_values/<키>.txt의파일 이름(소문자). 동봉된 작성자 값과 mos.txt로부터, Spearman = 평균 순위, Kendall = τ_b로 14개 모두 3자리 일치 (|차| ≤ 0.0005 / 0.00044, 2026-10-04). 페이지 첫머리의 "PSNR … is 0.69"와 사용 예의 "FSIMc Full : 0.666"은 표와 어긋난다(전자는 TID2008의 잔재, 후자는 τ_a 0.66626과 일치 -- 둘 다 추측)이므로 게이트에는 쓰지 않는다.

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)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · tid2013_by_distortion

같은 카테고리(`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values · tid2013_evaluate

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

tid2013_published — IMGMETRICS iqa op

사용법