seg_mean_surface_distance — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_mean_surface_distance(labels_pred, labels_true) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_mean_surface_distance(labels_pred, labels_true) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_mean_surface_distance"))

Verwendung

Mittlerer symmetrischer Oberflächenabstand (ASSD): Mittel der beidseitigen Grenzabstände, dazu der RMS (seg_mean_surface_distance).

Ränder folgen der Konvention von _boundary. Ist einer der Ränder leer, ValueError.

Rückgabewert: assd, rms, mean_pred_to_true / mean_true_to_pred, n_pred_boundary / n_true_boundary.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentierungen bewerten und synthetische Welten mit Ground Truth — welches Maß für welchen Fehler blind ist

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

seg_mean_surface_distance — SEGMENTATION score op