score op• Data kinds: labels2d × labels2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segeval; segeval.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("seg_confusion_table"))
label correspondence की contingency table (row = truth, column = prediction), और अधिकतम overlap से correspondence और उसकी uniqueness का चिह्न।
table[i, j] = उन pixels की संख्या जिनमें true label labels_true[i] और predicted label labels_pred[j] दोनों हों। मिलान maximum overlap से होता है: true i का साथी = background के अलावा columns में से वह column जहाँ table[i, :] सबसे बड़ा है (pred_of_true, label value, न हो तो −1), prediction j का साथी = background के अलावा rows में सबसे बड़ी row (true_of_pred)। mutual_true[i] = true i का साथी भी true i को ही चुनता है, mutual_pred[j] भी इसी तरह। claims[j] = prediction j को साथी चुनने वाले true objects की संख्या। unique_matching = background के अलावा सभी rows और columns एक-दूसरे को परस्पर चुनते हैं (= 1-से-1 bijection)। background की rows और columns table में रहती हैं, पर मिलान से बाहर रखी जाती हैं। यह Hungarian (sum को maximum करने वाला assignment) नहीं, argmax है, इसलिए कई true objects 1 बड़े prediction को चुन सकते हैं — claims ≥ 2 इसी का संकेत है।
Returns: table, labels_true / labels_pred (rows और columns के label values), row_sums / col_sums, pred_of_true / true_of_pred, mutual_true / mutual_pred, claims, unique_matching, n_true / n_pred (background छोड़कर संख्या), n।
• halcon_segmentation family guide
• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentations की scoring और ground truth वाले synthetic worlds — कौन-सा metric किस failure को नहीं देख पाता
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)score)seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card
*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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