seg_object_counts_match — SEGMENTATION `score` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

• 呼叫: 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]'(要直接呼叫實作,import segeval; segeval.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("seg_object_counts_match"))

用法

物體個數一致性：由「主要重疊」邊的二部圖次數來計數分裂/融合/漏檢/誤檢/匹配（seg_object_counts_match）。

在真 i 與預測 j(皆非背景)之間放置邊的條件 = 重疊 n_ij ≥ min_overlap × min(|i|, |j|) (較小的一方主要落在另一方內部)。真的度 d_i,預測的度 e_j:

missed = #{d_i = 0},false = #{e_j = 0},split = #{d_i ≥ 2}(1 個真被分成多個預測), merged = #{e_j ≥ 2}(1 個預測包含多個真),matched = #{d_i = 1 且其對象的 e_j = 1}。counts_match = 真與預測的個數相同且全部一致。min_overlap > 0.5 時每個預測至多「主要落在」1 個真內,但也有真小而預測大的邊,所以能偵測出合併。

回傳值: 上述各數 + n_true / n_pred、edges(真標籤, 預測標籤)的 (m, 2)、split_true / merged_pred / missed_true / false_pred(標籤陣列)、min_overlap。

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)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

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_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 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_object_counts_match — SEGMENTATION score op

用法