metrics op• 資料種類:points × points → measurement
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fscore(a, b, tau)(要直接呼叫實作,import metrics3d; metrics3d.fscore(a, b, tau);從台帳取用則 ops3d.get("fscore"))
• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.fscore(...) 只回傳**宣告的 out 型別 measurement 的值**(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.fscore.raw(...),或直接呼叫 metrics3d.fscore。
• 底層回傳: (f, precision, recall) → F 値
F-score @ tau = precision 與 recall 的調和平均。→ (f, precision, recall)。重建的標準指標。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py
measurement 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.