seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION `score` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segeval; segeval.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("seg_under_over_segmentation"))

사용법

혼동표 다수결의 다중도로 과분할·미분할 개수를 센다(Levine & Nazif 방식)(seg_under_over_segmentation).

각 예측(배경 이외)을 가장 많이 겹치는 참(배경도 후보)에 귀속시킨다. 참 i에 귀속된 예측의 수 k_i가 pieces_per_true, over = Σ max(k_i − 1, 0)(1개의 참이 몇 개로 쪼개졌는가). 각 참을 가장 많이 겹치는 예측에 귀속시키고, 예측 j에 귀속된 참의 수 m_j가 objects_per_pred, under = Σ max(m_j − 1, 0)(1개의 예측이 몇 개의 참을 끌어안았는가). 배경에 귀속된 예측은 spurious(거짓), 배경에 귀속된 참은 missed(누락)로 센다.

반환값: over, under, spurious, missed, labels_true / pieces_per_true, labels_pred / objects_per_pred, over_segmented_true(k ≥ 2인 참 라벨), under_segmented_pred(m ≥ 2인 예측 라벨).

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_object_counts_match · seg_score_card

*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION score op

사용법