seg_variation_of_information — EMPROOF `score` op

• データ種: labels2d × labels2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_variation_of_information(a, b, ignore_label=None) (実装を直接呼ぶなら import segcompare; segcompare.seg_variation_of_information(a, b, ignore_label=None)、台帳から引くなら opsemproof.get("seg_variation_of_information"))

使い方

VOI を split(候補が本物を割った量)と merge(別々のものをくっつけた量)に分けてビットで返す。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

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.

詳しい使い方ガイド

• emproof ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同カテゴリ(`score`)

seg_contingency · seg_rand

*Provenance: segcompare.py — EMPROOF operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

seg_variation_of_information — EMPROOF score op

使い方