fullseye

seg_object_counts_match — SEGMENTATION score op

• データ種: labels2d × labels2d → table
• 呼び出し: 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]' (実装を直接呼ぶなら import segeval; segeval.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("seg_object_counts_match"))

使い方

物体の個数の一致: 分裂・融合・欠落・偽・一致を、「主に重なる」辺の 2 部グラフの次数で数える。

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。

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_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

同カテゴリ(score)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · 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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