seg_under_over_segmentation — SEGMENTATION `score` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

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

用法

以混淆表多數表決的重數來計數過分割與欠分割（Levine & Nazif 風格）（seg_under_over_segmentation）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

各予測(背景以外)を、最も重なる真(背景も候補)に帰属させる。真 i に帰属した予測の数 k_i が `pieces_per_true`、

`over` = Σ max(k_i − 1, 0)(1 つの真が何個に割れたか)。各真を最も重なる予測に帰属させ、予測 j に帰属した真の数 m_j が

`objects_per_pred、under` = Σ max(m_j − 1, 0)(1 つの予測が何個の真を抱えたか)。

背景に帰属した予測は `spurious(偽)、背景に帰属した真は missed`(欠落)に数える。

返り値: `over、under、spurious、missed、labels_true / pieces_per_true、labels_pred / objects_per_pred`、

`over_segmented_true(k ≥ 2 の真のラベル)、under_segmented_pred`(m ≥ 2 の予測のラベル)。

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

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_object_counts_match · 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_under_over_segmentation — SEGMENTATION score op

用法