seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION `score` op

• 数据种类:labels2d × labels2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import segeval; segeval.seg_under_over_segmentation(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("seg_under_over_segmentation"))

用法

以混淆表多数表决的重数来计数过分割与欠分割（Levine & Nazif 风格）（seg_under_over_segmentation）。

把每个预测(背景以外)归属到重叠最多的真(背景也是候选)。归属到真 i 的预测数 k_i 为 pieces_per_true, over = Σ max(k_i − 1, 0)(1 个真被分成了几块)。把每个真归属到重叠最多的预测,归属到预测 j 的真的数 m_j 为 objects_per_pred,under = Σ max(m_j − 1, 0)(1 个预测包含了几个真)。归属到背景的预测计为 spurious(虚假),归属到背景的真计为 missed(遗漏)。

返回值: over、under、spurious、missed、labels_true / pieces_per_true、labels_pred / objects_per_pred、over_segmented_true(k ≥ 2 的真标签)、under_segmented_pred(m ≥ 2 的预测标签)。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割评分与带真值的合成世界 —— 哪种度量对哪种失效视而不见

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION score op

用法