seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION `score` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import segeval; segeval.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("seg_under_over_segmentation"))

用法

以混淆表多數表決的重數來計數過分割與欠分割（Levine & Nazif 風格）（seg_under_over_segmentation）。

把每個預測(背景以外)歸屬到重疊最多的真(背景也是候選)。歸屬到真 i 的預測數 k_i 為 pieces_per_true, over = Σ max(k_i − 1, 0)(1 個真被分成了幾塊)。把每個真歸屬到重疊最多的預測,歸屬到預測 j 的真的數 m_j 為 objects_per_pred,under = Σ max(m_j − 1, 0)(1 個預測包含了幾個真)。歸屬到背景的預測計為 spurious(虛假),歸屬到背景的真計為 missed(遺漏)。

回傳值: over、under、spurious、missed、labels_true / pieces_per_true、labels_pred / objects_per_pred、over_segmented_true(k ≥ 2 的真標籤)、under_segmented_pred(m ≥ 2 的預測標籤)。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割評分與帶真值的合成世界 —— 哪種度量對哪種失效視而不見

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION score op

用法