目标检测之 IOU计算原理

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什么是IOU?

交并比的解释

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什么是IOU?

IOU，全称为Intersection over Union，是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的方法。它常用于评估计算机视觉任务中物体检测算法的性能，如目标检测、实例分割等。

IOU主要测量预测边界框与真实边界框之间的重叠程度，以评估算法预测的准确性。具体而言，IOU通过计算预测边界框与真实边界框之间的交集面积，并将其与两个边界框的并集面积进行比较，从而得到两个边界框的交并比。这个值越高，表示预测的边界框与真实的边界框越接近，检测的准确度越高。

交并比的解释

交并比（IOU, Intersetion Over Union）,意思就是交集和并集的比值，用来评价两个几何图形的面积重合度，在目标检测算法模型中，通常被用来计算预测框与真实框的误差（损失函数）或者在非极大值抑制（NMS）算法中用于过滤多余重叠的目标，亦或者在计算mAP时用于判断目标是否被预测到。这是一个应用非常广泛的算法，这里详细介绍一下它的算法原理。