seg_confusion_table — SEGMENTATION `score` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segeval; segeval.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("seg_confusion_table"))

사용법

레이블 대응 혼동표(행 = 참값, 열 = 예측)와 최대 중첩 매칭·일대일(유일성) 표시(seg_confusion_table).

table[i, j] = 참 라벨 labels_true[i]와 예측 라벨 labels_pred[j]를 동시에 가진 화소 수. 대응은 최대 겹침: 참 i의 상대 = 배경이 아닌 열 중 table[i, :]가 최대인 열(pred_of_true, 라벨 값, 없으면 −1), 예측 j의 상대 = 배경이 아닌 행 중 최대인 행(true_of_pred). mutual_true[i] = 참 i의 상대가 참 i를 되선택함, mutual_pred[j]도 마찬가지. claims[j] = 예측 j를 상대로 선택한 참의 수. unique_matching = 배경이 아닌 행·열이 모두 서로선택함(= 1 대 1 전단사). 배경의 행·열은 표에는 남지만 대응에서는 제외한다. Hungarian(총합 최대 할당)이 아니라 argmax이므로, 1개의 큰 예측을 여러 참이 선택할 수 있다 — 그것이 claims ≥ 2의 표시다.

반환값: table, labels_true / labels_pred(행·열의 라벨 값), row_sums / col_sums, pred_of_true / true_of_pred, mutual_true / mutual_pred, claims, unique_matching, n_true / n_pred(배경을 제외한 개수), n.

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)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

seg_confusion_table — SEGMENTATION score op

사용법