seg_object_counts_match — SEGMENTATION `score` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 import segeval; segeval.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("seg_object_counts_match"))

사용법

물체 개수 일치: '주로 겹치는' 간선의 이분 그래프 차수로 분열/융합/누락/오검/일치를 센다(seg_object_counts_match).

참 i와 예측 j(둘 다 배경이 아님) 사이에 변을 두는 조건 = 겹침 n_ij ≥ min_overlap × min(|i|, |j|) (작은 쪽이 다른 쪽에 주로 들어가 있음). 참의 차수 d_i, 예측의 차수 e_j:

missed = #{d_i = 0}, false = #{e_j = 0}, split = #{d_i ≥ 2}(1개의 참이 여러 예측으로 쪼개짐), merged = #{e_j ≥ 2}(1개의 예측이 여러 참을 끌어안음), matched = #{d_i = 1 이고 그 상대의 e_j = 1}. counts_match = 참과 예측의 개수가 같고 전부 일치. min_overlap > 0.5이면 각 예측은 많아야 1개의 참에 "주로 들어가"지만, 참이 작고 예측이 큰 변도 있으므로 융합은 검출할 수 있다.

반환값: 위의 수 + n_true / n_pred, edges(참 라벨, 예측 라벨)의 (m, 2), split_true / merged_pred / missed_true / false_pred(라벨 배열), min_overlap.

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_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

seg_object_counts_match — SEGMENTATION score op

사용법