fullseye

seg_boundary_f — SEGMENTATION score op

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

使い方

境界 F 値(許容距離 τ): 予測の境界画素のうち真の境界から τ 以内にあるものの割合 = precision、逆が recall。

F = 2PR/(P+R)。境界は :func:_boundary の規約(ラベルの割れ目、1 画素幅)なので、ラベルの番号や背景の区別によらない (分割の形だけを見る)。距離は距離変換(ユークリッド、画素の中心)。τ = 0 で画素の一致。 両方の境界が空(どちらも 1 色)なら P = R = F = 1、片方だけ空なら 0。 返り値: f、precision、recall、tau、n_pred_boundary / n_true_boundary、 dist_pred_to_true / dist_true_to_pred(境界画素ごとの距離)。

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)

• 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(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_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_sem_wafer_defect_edge_bias — py -3.11 examples/poc_sem_wafer_defect_edge_bias.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(score)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

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Provenance: segeval.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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