最近傍法 １対１対応をさせたい

Question

前提・実現したいこと

pythonで最近傍法を行いたいのですが、自分が考える方法では正解座標と予測座標をうまく１対１対応させることができません。

該当のソースコード

まず予測座標配列をループし、その中で正解座標配列をさらにループします。
そして、閾値以内の正解座標とその距離をを新しい配列に追加し、距離で昇順ソートします。
最後に上の配列に要素がひとつでもあれば距離が最も近い配列の１番目の要素をまた新しい配列に追加します。

truth = [[130,30], [130,35], [140,35], [150,40]]
pred = [[130,29], [130,32], [140,36]]

neighbors = []
for y in pred:
    distance = []
    for x in truth:
        dist = mes_distance(y, x)
        if dist <= 3:
            distance.append([x, dist])
    distance.sort(key=itemgetter(1))
    print(distance)
    if len(distance) > 0:
        neighbors.append(distance[0][0])

距離計算、いま即席で作ったため、間違えていたらすみません。
とりあえず、動くはずです。。

def mes_distance(p1, p2):
    p_x = (p1[0]-p2[0])**2
    p_y = (p1[1]-p2[1])**2
    dis = np.sqrt(p_x+p_y)
    return dis

ここまでが自分でできた範囲なのですが、
おそらく、この書き方ではすでに選択された正解座標をtruthから削除しない限り、正解座標と予測座標で１対１対応しないと思われます。

# 上のコードの出力
'''
distance
[[[130, 30], 1.0]]
[[[130, 30], 2.0], [[130, 35], 3.0]]
[[[140, 35], 1.0]]

neighbors（予測に対する正解が重複：１番目と２番目）
[[130, 30], [130, 30], [140, 35]]
'''

# 理想の出力
'''
distance
[[[130, 30], 1.0]]
[[[130, 30], 2.0], [[130, 35], 3.0]]
[[[140, 35], 1.0]]

neighbors（２番目が変わってほしい）
[[130, 30], [130, 35], [140, 35]]
'''

試したこと

• .remove()で一度選択された正解座標をtruthから削除しようとしましたが、pythonの仕様上それはできませんでした。

１対１対応というと少し語弊があるかもしれません（予測と正解の数が一致しているわけではないため）。
要するに、ある予測座標１点に対して一意な正解座標１点を閾値以内であれば取得したいです。
ご教授よろしくお願いいたします。

Comments

[ppaul]

truth, predの例と、それから得られるneighborsの例を示してください。

[shu214]

ご回答ありがとうございます。
わかりにくくてすみません。
全体的に修正いたしました。
まだ不足があるようでしたらお教えください。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

これを最近傍法と呼ぶかどうかはよくわかりませんが、おそらく以下のようなコードでしょう。

>>> import numpy as np
>>> from operator import itemgetter
>>>
>>> def mes_distance(p1, p2):
...     p_x = (p1[0]-p2[0])**2
...     p_y = (p1[1]-p2[1])**2
...     dis = np.sqrt(p_x+p_y)
...     return dis
...
>>> truth = [[130,30], [130,35], [140,35], [150,40]]
>>> pred = [[130,29], [130,32], [140,36]]
>>>
>>> neighbors = []
>>> for y in pred:
...     distance = []
...     for x in truth:
...         dist = mes_distance(y, x)
...         if dist <= 3:
...             distance.append([x, dist])
...     distance.sort(key=itemgetter(1))
...     print(distance)
...     distance2 = [d for d in distance if d[0] not in neighbors]
...     if len(distance2) > 0:
...         neighbors.append(distance2[0][0])
...
[[[130, 30], 1.0]]
[[[130, 30], 2.0], [[130, 35], 3.0]]
[[[140, 35], 1.0]]
>>> neighbors
[[130, 30], [130, 35], [140, 35]]

Comments

[shu214]

ご回答ありがとうございます！
リスト内包表記でスッキリ書けるんですね！すごいです！

確かに、最近傍法かどうかというのはおっしゃる通りでした。
気持ちとしては物体検出したときにそれぞれの正解に対して正しい予測が行えてるのかという評価をしたかったのです。つまり再現率の計算です。そのために、重複の可能性を排除したかったです。

おかげさまで、やりたいことができそうです。ありがとうございました！