fullseye

superpixel_quality — SEGMENTATION graph op

• データ種: labels2d × labels2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import seggraph; seggraph.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("superpixel_quality"))

使い方

超画素の採点: 境界の再現率(segeval.seg_boundary_f の recall、許容 τ)、補正つき未分割誤差 CUSE = (1/N) Σ_k |S_k − G_max(S_k)|(Neubert–Protzel 2012、SNIC 論文の式 (2))、ASA = 1 − CUSE、Neubert–Protzel の未分割誤差 UE = (1/N) Σ_G Σ_(S∩G≠∅) min(|S∩G|, |S − G|)、超画素の数。真値の 0 も 1 つの領域として数える(背景も被覆の対象)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• graph_hierarchy_and_thresholds — グラフ・階層・閾値の定理でつくる分割 — 何が厳密で、どこで割れ方が倒れるか

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

class_ndim_norm · fisher_lda_score

同カテゴリ(graph)

graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed

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Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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