Python实现交并比（IOU）算法
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本文详述了如何使用Python计算目标检测中的交并比（IOU），并提供了完整的代码示例。通过计算预测框和真实框的交集与并集面积的比值，评估模型预测的准确性。
Python：实现计算交并比算法（含完整代码）
交并比（Intersection over Union，简称IOU）是计算目标检测算法评价指标时常用的方法之一，可以用来衡量模型预测框与真实框之间的重合度。在本篇文章中，我们将使用Python编写一个计算IOU的程序，并附上完整的源代码。
首先，让我们对IOU进行简单介绍。IOU是通过计算预测框（P）和真实框（G）的交集与并集的比值来计算的。具体计算公式如下：
IOU=Area(P∩G)Area(P∪G)IOU=\dfrac{Area(P \cap G)}{Area(P \cup G)}IOU=
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