fscore — 3D `metrics` op

• データ種: points × points → measurement

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fscore(a, b, tau) (実装を直接呼ぶなら import metrics3d; metrics3d.fscore(a, b, tau)、台帳から引くなら ops3d.get("fscore"))

• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.fscore(...) は**宣言 out 型 measurement の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.fscore.raw(...)、または metrics3d.fscore を直接呼ぶ。

• 本体の返り: (f, precision, recall) → F 値

使い方

F-score @ tau = precision と recall の調和平均。→ (f, precision, recall)。再構成の標準指標。

Raises ValueError: どちらかが空 or (N,3) でない場合(accuracy/completeness 経由)。

計算(`a = 再構成/推定、b` = 参照/GT の慣習):

• `precision = a の点のうち、b への最近傍距離が tau` 未満

(`< tau`、等号は含まない)の割合。

• `recall = b の点のうち、a への最近傍距離が tau` 未満の割合。

• `f = 2 p r / (p + r)、p + r == 0 なら 0.0`(0 除算にしない)。

引数: `a, b は (N, 3) / (M, 3)` 点群(対応不要、点数は異なってよい)。

`tau は距離閾値(座標と同じ単位、正の値を想定。tau <= 0` だと距離 0 の点も

`< tau` にならず precision = recall = 0 になる。検査はしない)。

返り値: `(f, precision, recall) の 3 つの float、それぞれ [0, 1]`。

1 が完全一致。

注意: `tau` の選び方が結果を決める(voxel サイズ・スキャン分解能の 1〜2 倍が

目安)。片方の雲だけ密だと precision と recall が乖離する — その非対称性を見る

のがこの指標の価値で、1 数字で良ければ `chamfer_distance`。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

型が繋がる次の op(`measurement` を入力に取れる)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

同カテゴリ(`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error

*Provenance: metrics3d.py — 3D 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)。*

fscore — 3D metrics op

使い方