探索目标检测的基石：IoU（交并比）深度解析

🔍 探索目标检测的基石：IoU（交并比）深度解析

在目标检测领域，评估检测算法性能的一个重要指标是IoU（Intersection over Union，交并比）。IoU衡量的是预测边界框与真实边界框之间的重叠程度，对于目标检测算法的优化和评估至关重要。本文将深入探讨IoU的概念、计算方法以及在目标检测中的应用。

🌐 IoU（交并比）简介

IoU是一个介于0到1之间的值，用于衡量两个边界框（bounding boxes）之间的重叠程度。IoU为0表示两个边界框没有重叠，而IoU为1表示它们完全重合。

📐 IoU的计算方法

IoU的计算公式如下：

[ \text{IoU} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area of Union}} ]

其中，重叠区域（Area of Overlap）是两个边界框的交集面积，联合区域（Area of Union）是它们的并集面积。

代码示例：计算IoU

以下是使用Python计算两个边界框IoU的示例代码：

def calculate_iou(box1, box2):
    # 计算两个边界框的左上角和右下角坐标
    x1 = min(box1[0], box2[0])
    y1 = min(box1[1], box2[1])
    x2 = max(box1