seg_confusion_table — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

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

Verwendung

Label-Zuordnungstabelle (Zeilen = Wahrheit, Spalten = Vorhersage) mit Maximal-Überlappungs-Zuordnung und Eindeutigkeits-Flag (seg_confusion_table).

table[i, j] = Anzahl der Pixel, die zugleich das wahre Label labels_true[i] und das vorhergesagte Label labels_pred[j] tragen. Zuordnung nach maximaler Überlappung: Partner von wahr i = unter den Nicht-Hintergrund-Spalten die mit größtem table[i, :] (pred_of_true, Labelwert, −1 falls keine), Partner von Vorhersage j = die größte Nicht-Hintergrund-Zeile (true_of_pred). mutual_true[i] = der Partner von wahr i wählt wahr i zurück, mutual_pred[j] analog. claims[j] = Anzahl wahrer Objekte, die Vorhersage j als Partner gewählt haben. unique_matching = alle Nicht-Hintergrund-Zeilen und -Spalten wählen sich gegenseitig (= 1-zu-1-Bijektion). Hintergrundzeilen und -spalten bleiben in der Tabelle, sind aber von der Zuordnung ausgenommen. Es ist argmax, nicht Hungarian (summenmaximale Zuordnung), daher können mehrere wahre Objekte 1 große Vorhersage wählen — das zeigt claims ≥ 2 an.

Rückgabewert: table, labels_true / labels_pred (Labelwerte der Zeilen und Spalten), row_sums / col_sums, pred_of_true / true_of_pred, mutual_true / mutual_pred, claims, unique_matching, n_true / n_pred (Anzahl ohne Hintergrund), n.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentierungen bewerten und synthetische Welten mit Ground Truth — welches Maß für welchen Fehler blind ist

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)

• (noch keine)

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

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · 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_confusion_table — SEGMENTATION score op