Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Assignment strategy (FP2.5.8) - double assignment, one prediction for multiple references.. also covered?

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#48 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
computer-vision, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với MetricsReloaded/utility/assignment_localization.py, xung quanh đoạn mã được tham chiếu để giải quyết sự mơ hồ ở dòng 510, sau đó so sánh câu hỏi với issue BraTS-2023-Metrics được liên kết. Xác định cách xử lý dự kiến đối với các tham chiếu và dự đoán không khớp, cũng như cách định nghĩa số lượng TP, FP và FN; công việc được hoàn tất khi có một cách giải quyết được ghi rõ trong tài liệu hoặc được kiểm thử.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Dear Metric Reloaded Team,

I have worked with Brain metastases data, and I was confused when I evaluated lesion-wise (instance-level) detection metrics (F1 -score) from predicted segmentation. Currently, I match each lesion if there is overlap, or overlap(DSC) > 0.1. And I observed that there are quite multiple assigned cases in both ways (one pred - multiple GTs, multiple pred - one GT). That's how I visit your great work (Metric Reloaded) to get some guidance.

I have briefly checked resolve ambiguity code, but I'm still not sure whether this code also treat the remained GTs as FN or ignore them. Or counting TPs is always based on GTs?

I illustrated this issue with the image in the below repository as well, since I used their code.

https://github.com/rachitsaluja/BraTS-2023-Metrics/issues/11

Ngôn ngữ chính
Python
Star
105
Fork
18
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của Project-MONAI/MetricsReloaded

Tất cả issue của Project-MONAI/MetricsReloaded

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.