metrics op• 데이터 종류: points × points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fscore(a, b, tau)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.fscore(a, b, tau), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fscore"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.fscore(...) 는 **선언된 out 형 measurement 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.fscore.raw(...) 를 쓰거나 metrics3d.fscore 를 직접 호출하세요.
• 실제 반환: (f, precision, recall) → F 値
F-score @ tau = precision 과 recall 의 조화평균. → (f, precision, recall). 재구성의 표준 지표.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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`。
• 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
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
measurement 를 입력으로 받는 것)vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle
metrics)chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · rmse_correspondence · normal_consistency · voxel_iou · pose_error
*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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