fullseye

seg_dice_jaccard — SEGMENTATION score op

• データ種: labels2d × labels2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import segeval; segeval.seg_dice_jaccard(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, per_label: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("seg_dice_jaccard"))

使い方

Dice と Jaccard —— マスク(背景でない画素の和)で 1 組、per_label なら真のラベルごとに最大重なりの相手と。

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。

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_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
• 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_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. 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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