seg_object_counts_match — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_object_counts_match"))

Verwendung

Objektzahl-Übereinstimmung: zählt split / merged / missed / false / matched aus den Graden eines „hauptsächlich überlappenden“ bipartiten Graphen (seg_object_counts_match).

Bedingung für eine Kante zwischen wahr i und Vorhersage j (beide kein Hintergrund) = Überlappung n_ij ≥ min_overlap × min(|i|, |j|) (das kleinere liegt überwiegend im anderen). Mit wahrem Grad d_i und vorhergesagtem Grad e_j:

missed = #{d_i = 0}, false = #{e_j = 0}, split = #{d_i ≥ 2} (1 wahres Objekt in mehrere Vorhersagen zerteilt), merged = #{e_j ≥ 2} (1 Vorhersage umfasst mehrere wahre Objekte), matched = #{d_i = 1 und dessen Partner hat e_j = 1}. counts_match = Anzahl wahrer und vorhergesagter Objekte gleich und alle übereinstimmend. Bei min_overlap > 0.5 "liegt" jede Vorhersage in höchstens 1 wahren Objekt "überwiegend", aber es gibt auch Kanten mit kleinem wahren Objekt und großer Vorhersage, daher lassen sich Verschmelzungen erkennen.

Rückgabewert: die obigen Zahlen + n_true / n_pred, edges (wahres Label, vorhergesagtes Label) als (m, 2), split_true / merged_pred / missed_true / false_pred (Label-Arrays), min_overlap.

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)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

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_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_score_card

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

seg_object_counts_match — SEGMENTATION score op