score op• Data kinds: labels2d × labels2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segeval; segeval.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("seg_object_counts_match"))
object की संख्या का मेल: split, merge, छूटे हुए, false और मेल वाले को "मुख्य रूप से overlap" वाली edge के bipartite (2-भाग वाले) graph के degree से गिनता है।
true i और prediction j (दोनों background नहीं) के बीच edge रखने की शर्त = overlap n_ij ≥ min_overlap × min(|i|, |j|) (छोटा वाला मुख्य रूप से दूसरे के अंदर है)। true की degree d_i, prediction की degree e_j:
missed = #{d_i = 0}, false = #{e_j = 0}, split = #{d_i ≥ 2} (1 true object कई predictions में बँट गया), merged = #{e_j ≥ 2} (1 prediction ने कई true objects समेट लिए), matched = #{d_i = 1 और उसके साथी का e_j = 1}। counts_match = true और prediction की संख्या बराबर है और सब मेल खाते हैं। min_overlap > 0.5 होने पर हर prediction अधिक से अधिक 1 true object में "मुख्य रूप से आता है", पर ऐसे edges भी हैं जहाँ true छोटा और prediction बड़ा है, इसलिए merge पकड़ा जा सकता है।
Returns: ऊपर की संख्याएँ + n_true / n_pred, edges (true label, predicted label) का (m, 2), split_true / merged_pred / missed_true / false_pred (label arrays), min_overlap।
• halcon_segmentation family guide
• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentations की scoring और ground truth वाले synthetic worlds — कौन-सा metric किस failure को नहीं देख पाता
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table को input के रूप में लेते हैं)score)seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_score_card
*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.