metrics op• 데이터 종류: points × points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fscore(a, b, tau)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.fscore(a, b, tau), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fscore"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.fscore(...) 는 선언된 out 형 measurement 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.fscore.raw(...) 를 쓰거나 metrics3d.fscore 를 직접 호출하세요.
• 실제 반환: (f, precision, recall) → F 値
F-score @ tau = precision 과 recall 의 조화평균. → (f, precision, recall). 재구성의 표준 지표.
Raises ValueError: 어느 한쪽이 비었거나 (N,3)이 아닌 경우(accuracy/completeness 경유).
계산(관례: a = 재구성/추정, b = 참조/GT):
• precision = a의 점 중, b로의 최근접 거리가 tau 미만 (< tau, 등호는 포함하지 않음)인 비율.
• recall = b의 점 중, a로의 최근접 거리가 tau 미만인 비율.
• f = 2 p r / (p + r), p + r == 0이면 0.0(0으로 나누지 않는다).
인수: a, b는 (N, 3) / (M, 3) 점군(대응 불필요, 점 수는 달라도 된다). tau는 거리 임계값(좌표와 같은 단위, 양의 값을 가정. tau <= 0이면 거리 0인 점도 < tau가 되지 않아 precision = recall = 0이 된다. 검사는 하지 않는다).
반환값: (f, precision, recall)의 3개 float, 각각 [0, 1]. 1이 완전 일치.
주의: tau의 선택이 결과를 정한다(voxel 크기·스캔 분해능의 1~2배가기준). 한쪽 점군만 밀하면 precision과 recall이 괴리된다 — 그 비대칭성을 보는것이 이 지표의 가치이며, 1개 숫자로 충분하다면 chamfer_distance.
• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)
• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면
• 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.
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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