seg_dice_jaccard — SEGMENTATION `score` op

• 数据种类:labels2d × labels2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import segeval; segeval.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("seg_dice_jaccard"))

用法

Dice 与 Jaccard —— 对掩膜（非背景像素的并集）算一组，或按真值标签与其最大重叠对象逐一计算（seg_dice_jaccard）。

掩模: intersection = 两者都不是背景的像素数,size_pred / size_true,union。Jaccard J = ∩/∪,Dice D = 2∩/(|P|+|T|)。两者都为空时为 1(正确地说出了什么都没有)。恒等式 D = 2J/(1+J)(门禁)。per_label=True 时追加 labels(非背景的真标签)、per_dice / per_jaccard(没有对象则为 0)、mean_dice / mean_jaccard。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割评分与带真值的合成世界 —— 哪种度量对哪种失效视而不见

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

seg_dice_jaccard — SEGMENTATION score op

用法