seg_dice_jaccard — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

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

Verwendung

Dice und Jaccard — einmal über die Maske (Vereinigung der Nicht-Hintergrund-Pixel) oder je Wahrheitslabel gegen seinen Maximal-Überlappungspartner (seg_dice_jaccard).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

マスク: `intersection = 両方とも背景でない画素数、size_pred / size_true、union`。

Jaccard J = ∩/∪、Dice D = 2∩/(|P|+|T|)。両方空なら 1(何も無いと正しく言った)。恒等式 D = 2J/(1+J)(門)。

`per_label=True で labels(背景でない真のラベル)、per_dice / per_jaccard`(相手が無ければ 0)、

`mean_dice / mean_jaccard` を足す。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割の採点と真値つき合成世界 — どの物差しがどの壊れ方に盲目か

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_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

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

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_confusion_table · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · 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_dice_jaccard — SEGMENTATION score op