score op• Data kinds: labels2d × labels2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_score_card(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, tau: 'float' = 2.0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segeval; segeval.seg_score_card(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, tau: 'float' = 2.0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("seg_score_card"))
सभी पैमाने 1 card पर: Dice, Jaccard (mask), VI, split, merge, Rand, ARI (segcompare), boundary F (τ), Hausdorff, HD95, ASSD (boundary न हो तो NaN), over-segmentation, under-segmentation, split, merge, छूटे हुए, false, मेल, संख्या।
segcompare को a = truth, b = prediction के रूप में दें (split = prediction ने truth को कितना काटा, merge = prediction ने truth को कितना जोड़ा)। values float या int का एक flat dict हैं (सीधे table में लगते हैं)।
• 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_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.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
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_object_counts_match
*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)।*
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