seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION score op

• Data kinds: labels2d × labels2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segeval; segeval.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("seg_under_over_segmentation"))

उपयोग

over-segmentation और under-segmentation की संख्या, contingency table के बहुमत की multiplicity से गिनता है (Levine & Nazif शैली: region की संख्या में)।

हर prediction (background के अलावा) को उस true object को सौंपा जाता है जिससे उसका overlap सबसे अधिक है (background भी उम्मीदवार है)। true i को सौंपे गए predictions की संख्या k_i pieces_per_true है, over = Σ max(k_i − 1, 0) (1 true object कितने टुकड़ों में बँटा)। हर true object को सबसे अधिक overlap वाले prediction को सौंपा जाता है, और prediction j को सौंपे गए true objects की संख्या m_j objects_per_pred है, under = Σ max(m_j − 1, 0) (1 prediction ने कितने true objects समेट लिए)। background को सौंपे गए predictions spurious (झूठे), और background को सौंपे गए true objects missed (छूटे) गिने जाते हैं।

Returns: over, under, spurious, missed, labels_true / pieces_per_true, labels_pred / objects_per_pred, over_segmented_true (k ≥ 2 वाले true labels), under_segmented_pred (m ≥ 2 वाले predicted labels)।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentations की scoring और ground truth वाले synthetic worlds — कौन-सा metric किस failure को नहीं देख पाता

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

class_ndim_norm

इसी category के (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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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