seg_boundary_f — SEGMENTATION `score` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_boundary_f(labels_pred, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segeval; segeval.seg_boundary_f(labels_pred, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("seg_boundary_f"))

사용법

허용거리 tau의 경계 F 값: precision = 예측 경계 화소 중 참 경계로부터 tau 이내인 비율, recall은 그 반대(seg_boundary_f).

F = 2PR/(P+R). 경계는 _boundary의 규약(라벨 사이의 균열, 1화소 폭)이므로, 라벨 번호나 배경의 구별과 무관하다(분할의 형태만 본다). 거리는 거리 변환(유클리드, 화소 중심). τ = 0이면 화소 일치. 양쪽 경계가 비어 있으면(둘 다 1색) P = R = F = 1, 한쪽만 비어 있으면 0.

반환값: f, precision, recall, tau, n_pred_boundary / n_true_boundary, dist_pred_to_true / dist_true_to_pred(경계 화소별 거리).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• segmentation_scoring_and_worlds — 분할 채점과 정답이 있는 합성 세계 — 어떤 척도가 어떤 실패에 눈먼가

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_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

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

seg_boundary_f — SEGMENTATION score op

사용법