seg_inject_merge — EMPROOF `inject` op

• 데이터 종류: labels2d → labels2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_inject_merge(labels, n: 'int' = 1, seed: 'int' = 0, min_area: 'int' = 3000, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.seg_inject_merge(labels, n: 'int' = 1, seed: 'int' = 0, min_area: 'int' = 3000, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_inject_merge"))

사용법

평가용으로 융합을 심는다: 인접한 큰 라벨 쌍을 n개 골라 한쪽의 id를 다른 쪽으로 바꿔 쓴다.

min_area px 이상의 라벨만을 후보로 하고(작은 단편의 융합은 현이 짧아서 검출할 수 없어, 평가가 "심을 수 없는 오류"에 끌려간다), 난수(seed)로 쌍을 고른다. 같은 라벨은 1 번밖에 쓰지 않는다. n 쌍을 얻지 못하면 ValueError(조용히 적은 수로 반환하면 AUC 의 분모가 바뀐다). 심은 쌍은 seg_label_changes(labels, out)["merge_before"] 로 꺼낼 수 있다.

>>> merged = seg_inject_merge(labels, n=1, seed=3)

>>> seg_label_changes(labels, merged)["merge_before"] # 흡수된 id

자세한 사용 가이드

• emproof 패밀리 가이드

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_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

• poc_em_split_merge_score — py -3.11 examples/poc_em_split_merge_score.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`labels2d` 를 입력으로 받는 것)

seg_membrane_chord_score · seg_boundary_membrane_gap · seg_inject_split · seg_label_changes · seg_contingency · seg_variation_of_information · seg_rand · seg_synapse_partners

같은 카테고리(`inject`)

seg_inject_split · seg_label_changes

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

seg_inject_merge — EMPROOF inject op

사용법