seg_variation_of_information — EMPROOF `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_variation_of_information(a, b, ignore_label=None) (die Implementierung direkt: import segcompare; segcompare.seg_variation_of_information(a, b, ignore_label=None); aus dem Register: opsemproof.get("seg_variation_of_information"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

Variation of information between truth a and candidate b, in bits.

Returns voi = split + merge, with split = H(b|a) (how much the candidate cuts true objects apart) and merge = H(a|b) (how much it glues different true objects together), plus the entropies h_a, h_b and the mutual information mi.

Raises ValueError: as seg_contingency.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie emproof

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_em_split_merge_score — py -3.11 examples/poc_em_split_merge_score.py

• poc_em_wiring_errors — py -3.11 examples/poc_em_wiring_errors.py

• poc_skeleton_run_length_vs_voi — py -3.11 examples/poc_skeleton_run_length_vs_voi.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_contingency · seg_rand

*Provenance: segcompare.py — EMPROOF Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

seg_variation_of_information — EMPROOF score op