seg_confusion_table — SEGMENTATION `score` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import segeval; segeval.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("seg_confusion_table"))

用法

標籤對應的混淆表（列 = 真值，欄 = 預測），並給出最大重疊匹配與一一對應（唯一性）旗標（seg_confusion_table）。

table[i, j] = 同時具有真標籤 labels_true[i] 與預測標籤 labels_pred[j] 的像素數。對應依最大重疊: 真 i 的對象 = 非背景行中 table[i, :] 最大的行(pred_of_true,標籤值,沒有則為 −1), 預測 j 的對象 = 非背景列中最大的列(true_of_pred)。mutual_true[i] = 真 i 的對象反過來也選真 i, mutual_pred[j] 同理。claims[j] = 把預測 j 選為對象的真的個數。unique_matching = 所有非背景列、行都相互選中(= 1 對 1 的雙射)。背景的列、行保留在表中,但從對應中排除。不是 Hungarian(總和最大的指派)而是 argmax,所以多個真可能選中 1 個大的預測 —— 這就是 claims ≥ 2 的標誌。

回傳值: table、labels_true / labels_pred(列、行的標籤值)、row_sums / col_sums、pred_of_true / true_of_pred、mutual_true / mutual_pred、claims、unique_matching、n_true / n_pred(不含背景的個數)、n。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割評分與帶真值的合成世界 —— 哪種度量對哪種失效視而不見

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• (尚無)

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

seg_confusion_table — SEGMENTATION score op

用法