seg_dice_jaccard — SEGMENTATION `score` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import segeval; segeval.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("seg_dice_jaccard"))

用法

Dice 與 Jaccard —— 對遮罩（非背景像素的聯集）算一組，或依真值標籤與其最大重疊對象逐一計算（seg_dice_jaccard）。

遮罩: intersection = 兩者皆非背景的像素數,size_pred / size_true,union。Jaccard J = ∩/∪,Dice D = 2∩/(|P|+|T|)。兩者皆空時為 1(正確地說出了什麼都沒有)。恆等式 D = 2J/(1+J)(門檻)。per_label=True 時追加 labels(非背景的真標籤)、per_dice / per_jaccard(沒有對象則為 0)、mean_dice / mean_jaccard。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割評分與帶真值的合成世界 —— 哪種度量對哪種失效視而不見

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

seg_dice_jaccard — SEGMENTATION score op

用法