voxel_iou — 3D `metrics` op

• 데이터 종류: voxel × voxel → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.voxel_iou(vol_a, vol_b, iso=0.5)(구현을 직접 호출하려면 import metrics3d; metrics3d.voxel_iou(vol_a, vol_b, iso=0.5), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("voxel_iou"))

사용법

voxel 점유의 IoU(intersection over union). → [0,1]. 체적 일치도.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

両 volume は同一 shape が必須。異形状は numpy broadcasting で見かけ上一致し

誤った IoU(例: (10,1,10) vs (1,10,10) → 1.0)を静かに返すので、fail-closed で

shape 不一致は ValueError で拒否する。

計算: 両 volume を `>= iso で二値化し(iso` 既定 0.5、等号を含む)、

`|A∩B| / |A∪B|。和集合が空(両方とも占有ゼロ)なら 1.0` を返す

(「どちらも空」は一致とみなす。エラーにしない)。

引数: `vol_a, vol_b` は同じ shape の配列(3-D に限らず、次元数は検査しない。

bool / 0-1 / 密度 grid のいずれでもよい)。`iso` は占有とみなす閾値で、

`fuse_to_voxel や points_to_voxel` の密度 grid(値は点数)に使うなら

`iso=1 以上を明示する。NaN は >=` で False(非占有)になる。

返り値: Python `float、[0, 1]`。1 = 完全一致、0 = 重なりなし。

注意: 同じ格子(`bounds と size`)に載っていないと比較にならない —

`fuse_to_voxel / points_to_voxel には同じ bounds` を渡す。薄い殻同士は

1 voxel ずれるだけで IoU が大きく落ちるので、表面の評価には

`chamfer_distance / fscore` の方が向く。体積が小さい対象は Dice

(`voxel_dice`、同モジュールの関数)の方が慣習として使われる。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• metrics_eval — py -3.11 examples_3d/metrics_eval.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`measurement` 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(`metrics`)

chamfer_distance · hausdorff_distance · m3c2_distance · fscore · rmse_correspondence · normal_consistency · pose_error

*Provenance: metrics3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

voxel_iou — 3D metrics op

사용법