seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_under_over_segmentation"))

Verwendung

Zählt Über- und Untersegmentierung als Vielfachheit der Mehrheitsentscheidung der Zuordnungstabelle (Levine & Nazif) (seg_under_over_segmentation).

Jede Vorhersage (außer Hintergrund) wird dem wahren Objekt mit der größten Überlappung zugeordnet (auch Hintergrund ist Kandidat). Die Zahl k_i der wahr i zugeordneten Vorhersagen ist pieces_per_true, over = Σ max(k_i − 1, 0) (in wie viele Stücke 1 wahres Objekt zerfiel). Jedes wahre Objekt wird der Vorhersage mit der größten Überlappung zugeordnet; die Zahl m_j der Vorhersage j zugeordneten wahren Objekte ist objects_per_pred, under = Σ max(m_j − 1, 0) (wie viele wahre Objekte 1 Vorhersage umfasst). Dem Hintergrund zugeordnete Vorhersagen zählen als spurious (falsch), dem Hintergrund zugeordnete wahre Objekte als missed (fehlend).

Rückgabewert: over, under, spurious, missed, labels_true / pieces_per_true, labels_pred / objects_per_pred, over_segmented_true (wahre Labels mit k ≥ 2), under_segmented_pred (vorhergesagte Labels mit m ≥ 2).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentierungen bewerten und synthetische Welten mit Ground Truth — welches Maß für welchen Fehler blind ist

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_object_counts_match · seg_score_card

*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION score op