seg_object_counts_match — SEGMENTATION `score` op

• 数据种类:labels2d × labels2d → table

• 调用: 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]'(要直接调用实现,import segeval; segeval.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("seg_object_counts_match"))

用法

物体个数一致性：由“主要重叠”边的二部图次数来计数分裂/融合/漏检/误检/匹配（seg_object_counts_match）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

真 i と予測 j(どちらも背景でない)の間に辺を置く条件 = 重なり n_ij ≥ `min_overlap` × min(|i|, |j|)

(小さい方がもう一方に主に入っている)。真の次数 d_i、予測の次数 e_j:

`missed = #{d_i = 0}、false = #{e_j = 0}、split` = #{d_i ≥ 2}(1 つの真が複数の予測に割れた)、

`merged = #{e_j ≥ 2}(1 つの予測が複数の真を抱えた)、matched` = #{d_i = 1 かつその相手の e_j = 1}。

`counts_match` = 真と予測の個数が同じで全部が一致。min_overlap > 0.5 なら各予測は高々 1 つの真に「主に入る」が、

真が小さく予測が大きい辺もあるので融合は検出できる。

返り値: 上の数 + `n_true / n_pred、edges(真ラベル, 予測ラベル)の (m, 2)、split_true / merged_pred` /

`missed_true / false_pred(ラベルの配列)、min_overlap`。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

seg_object_counts_match — SEGMENTATION score op

用法