seg_dice_jaccard — SEGMENTATION `score` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segeval; segeval.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("seg_dice_jaccard"))

사용법

Dice와 Jaccard —— 마스크(배경이 아닌 화소의 합집합)에 대해 한 벌, per_label이면 참 레이블마다 최대 중첩 상대와(seg_dice_jaccard).

마스크: intersection = 둘 다 배경이 아닌 화소 수, size_pred / size_true, union. Jaccard J = ∩/∪, Dice D = 2∩/(|P|+|T|). 둘 다 비어 있으면 1(아무것도 없다고 올바르게 말했다). 항등식 D = 2J/(1+J)(게이트). per_label=True이면 labels(배경이 아닌 참 라벨), per_dice / per_jaccard(상대가 없으면 0), mean_dice / mean_jaccard를 추가한다.

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• segmentation_scoring_and_worlds — 분할 채점과 정답이 있는 합성 세계 — 어떤 척도가 어떤 실패에 눈먼가

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_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`score`)

seg_confusion_table · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

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

seg_dice_jaccard — SEGMENTATION score op

사용법